Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 14 hodiny
Návrh Školení
Úvod do AI v oblasti DevOps
- Co je AI pro DevOps?
- Případy použití a přínosy AI v CI/CD pipeline
- Přehled nástrojů a platform podporujících automatizaci řízenou AI
Podpora vývoje a revize kódu pomocí AI
- Používání nástrojů jako je GitHub Copilot a podobných pro dokončování kódu
- Kontrola kvality kódu a návrhy založené na AI
- Automatické generování testů a detekce zranitelností
Inteligentní návrh CI/CD pipeline
- Konfigurace Jenkins nebo GitHub Actions se kroky posílenými AI
- Prediktivní spouštění sestavení a chytrá detekce rollbacku
- Dynamická úprava pipeline na základě historických výkonů
Automatizace testování poháněná AI
- Generování a priorizace testů řízené AI (např. Testim, mabl)
- Analýza regresních testů pomocí strojového učení
- Snižování nestability a času běhu testů pomocí poznatků z dat
Statická a dynamická analýza pomocí AI
- Integrace nástrojů jako SonarQube a podobných do pipeline
- Automatická detekce kódových zápachů a návrhy refaktorisace
- Analýza dopadu a profilování rizik kódu
Monitorování, zpětná vazba a kontinuální zlepšování
- Nástroje pozorovatelnosti poháněné AI a detekce anomalií
- Použití ML modelů k učení z výsledků nasazení
- Vytváření automatizovaných zpětnovazebných smyček napříč SDLC
Případy ze praxe a praktická integrace
- Příklad posílené CI/CD pomocí AI v podnikovém prostředí
- Integrace s cloud-native platformami a mikroservisovou architekturou
- Výzvy, doporučení a osvědčené postupy
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti s DevOps a workflow CI/CD
- Základní znalost nástrojů pro správu verzí a automatizaci
- Osnálost s koncepty testování a nasazování softwaru
Cílová skupina
- DevOps inženýři a týmy pro správu platformy
- Vedoucí automatizace QA a inženýři testování
- Architekti softwaru a manažeři release
