Integrating Kubiya AI with DevOps Pipelines

• Podstawowa znajomość potoków CI/CD
• Doświadczenie z narzędziami DevOps (np. Jenkins, GitLab)
• Znajomość procesów automatyzacji

Publiczność

• Inżynierowie DevOps
• Menedżerowie potoków CI/CD
• Specjaliści ds. automatyzacji infrastruktury

Kurs koncentruje się na integracji Kubiya AI z potokami ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD). Uczestnicy dowiedzą się, jak wykorzystać automatyzację i monitorowanie oparte na sztucznej inteligencji w celu usprawnienia procesów DevOps, poprawy wydajności i ograniczenia ręcznej interwencji w przepływach pracy CI/CD.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych DevOps inżynierów i menedżerów CI / CD, którzy chcą ulepszyć swoje potoki za pomocą automatyzacji AI przy użyciu Kubiya AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy integracji sztucznej inteligencji z potokami DevOps.
• Wdrożyć Kubiya AI w popularnych narzędziach CI/CD, takich jak Jenkins i GitLab CI.
• Zautomatyzować zadania potoku CI/CD za pomocą Kubiya AI.
• Monitorowanie i zarządzanie potokami CI/CD przy użyciu AI do proaktywnego wykrywania problemów.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do potoków CI/CD i Kubiya AI

• Przegląd koncepcji i procesów CI/CD
• Wprowadzenie do Kubiya AI i jej roli w automatyzacji DevOps
• Omówienie kluczowych funkcji Kubiya AI

Integracja Kubiya AI z popularnymi narzędziami CI/CD

• Konfiguracja Kubiya AI z Jenkins
• Integracja Kubiya AI z GitLab CI
• Łączenie Kubiya AI z potokami opartymi na Docker

Automatyzacja zadań potoku CI/CD za pomocą Kubiya AI

• Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji na etapach kompilacji, testowania i wdrażania
• Ograniczenie ręcznej interwencji dzięki automatyzacji AI
• Usprawnienie zarządzania potokami i rozwiązywania problemów

Monitorowanie i zarządzanie potokami CI/CD przy użyciu sztucznej inteligencji

• Monitorowanie stanu potoku w czasie rzeczywistym
• Proaktywne wykrywanie problemów przy użyciu analizy AI
• Zautomatyzowane powiadomienia i przepływy pracy rozwiązywania problemów

Zaawansowane aplikacje AI w potokach CI/CD

• Oparta na sztucznej inteligencji optymalizacja alokacji zasobów
• Analityka predykcyjna dla awarii potoków
• Oparte na sztucznej inteligencji wykrywanie anomalii w potokach CI/CD

Zwiększanie bezpieczeństwa potoków CI/CD za pomocą sztucznej inteligencji

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do wykrywania luk w zabezpieczeniach
• Usprawnianie procesów przeglądu kodu przy użyciu sztucznej inteligencji
• Zapewnianie zgodności z automatycznymi kontrolami opartymi na sztucznej inteligencji

Skalowanie potoków CI/CD przy użyciu sztucznej inteligencji

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zarządzania środowiskami na dużą skalę DevOps
• Automatyzacja skalowania infrastruktury CI/CD
• Studia przypadków skalowalności opartej na sztucznej inteligencji w produkcji

Podsumowanie i kolejne kroki