Predictive AI in DevOps: Enhancing Software Delivery

• 了解基本 DevOps 原则
• 具有持续集成和持续部署 （CI/CD） 的经验
• 熟悉数据分析和机器学习概念

观众

• DevOps 工程师
• 软件开发人员
• IT 专业人员

预测性人工智能是指使用机器学习算法和统计模型，根据历史数据预测未来的事件或结果。DevOps中的预测性AI是人工智能在整个软件交付生命周期中预测潜在问题和优化流程的应用。预测性 AI 可用于增强开发人员体验、简化软件交付工作流程和优化基础架构。

这种以讲师为主导的现场培训（在线或远程）面向希望将预测性 AI 集成到其 DevOps 实践中的中级 DevOps 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 实施预测分析模型，以预测和解决 DevOps 管道中的挑战。
• 利用 AI 驱动的工具增强监控和操作。
• 应用机器学习技术来改进软件交付工作流程。
• 设计 AI 策略以主动解决问题和优化。
• 在 DevOps 中了解使用 AI 的道德考虑因素。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

预测性 AI 简介 DevOps

• 预测性 AI 基础知识
• 人工智能与DevOps的交集
• 软件交付中的预测分析概述

Predictive Analytics 和建模

• 了解数据驱动的预测
• 为 DevOps 构建预测模型
• 用于预测分析的工具和平台

AI 驱动的开发环境

• 设置 AI 增强的开发环境
• 用于编码和版本控制的预测性 AI
• 将 AI 集成到持续集成/持续部署 （CI/CD） 管道中

测试和质量保证中的预测性 AI

• 用于自动化测试和错误预测的 AI
• 通过预测性见解提高代码质量
• 性能和安全测试的预测模型

人工智能在运营和监控中的应用

• 用于系统监控和警报的预测性 AI
• 人工智能驱动的根本原因分析
• 预测性维护和事故预防

案例研究和最佳实践

• 预测性 AI 在 DevOps 中的实际应用
• 实施预测性 AI 的最佳实践
• 从行业领导者那里吸取的经验教训

研讨会和动手实验室

• 使用预测性 AI 工具的交互式会话
• 在 DevOps 场景中模拟预测性 AI
• 关于实现预测性 AI 功能的小组项目

伦理考量与未来趋势

• 在 DevOps 中合乎道德地使用 AI
• 应对预测性 AI 的挑战
• 新兴趋势和人工智能的未来 DevOps

摘要和后续步骤