AI for DevOps: Integrating Intelligence into CI/CD Pipelines

• 具备DevOps和CI/CD工作流程的经验
• 对版本控制和自动化工具有基本了解
• 熟悉软件测试和部署概念

受众

• DevOps工程师和平台团队
• QA自动化负责人和测试工程师
• 软件架构师和发布经理

AI for DevOps 是将人工智能应用于持续集成、测试、部署和交付流程中，通过智能自动化和优化技术来提升效率。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级DevOps专业人员，旨在帮助他们将人工智能和机器学习融入其CI/CD管道中，以提高速度、准确性和质量。

培训结束后，参与者将能够：

• 将AI工具集成到CI/CD工作流程中，实现智能自动化。
• 应用基于AI的测试、代码分析和变更影响检测。
• 利用预测性洞察优化构建和部署策略。
• 通过AI增强的反馈循环实现可追溯性和持续改进。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

DevOps 中的人工智能介绍

• 什么是AI for DevOps？
• AI在CI/CD管道中的用例和优势
• 支持AI驱动自动化的工具和平台概述

AI辅助的代码开发与审查

• 使用GitHub Copilot及类似工具进行代码补全
• 基于AI的代码质量检查和建议
• 自动生成测试并检测漏洞

智能CI/CD管道设计

• 配置Jenkins或GitHub Actions，并加入AI增强步骤
• 预测性构建触发与智能回滚检测
• 基于历史性能的动态管道调整

AI驱动的测试自动化

• AI驱动的测试生成与优先级排序（例如Testim、mabl）
• 使用机器学习进行回归测试分析
• 通过数据驱动洞察减少测试的不稳定性和运行时间

基于AI的静态与动态分析

• 将SonarQube及类似工具集成到管道中
• 自动检测代码异味并提供重构建议
• 影响分析与代码风险分析

监控、反馈与持续改进

• AI驱动的可观测性工具与异常检测
• 使用ML模型从部署结果中学习
• 在SDLC中创建自动化反馈循环

案例研究与实际集成

• 企业环境中AI增强CI/CD的示例
• 与云原生平台和微服务的集成
• 挑战、建议与最佳实践

总结与下一步