AI for DevOps: Tích hợp Trí tuệ vào Pipelines CI/CD Training Course

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) ngày càng được sử dụng để dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra và tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA) để giảm thiểu thời gian停顿了一下，因为之前的翻译包含了一些中文，我将继续从那里开始，并完成整个段落的翻译。

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) ngày càng được sử dụng để dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra và tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA) để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tăng tốc độ giải quyết vấn đề.

Khóa học giảng dạy trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia CNTT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa việc khắc phục sự cố và thiết kế quy trình làm việc RCA thông minh bằng cách sử dụng công cụ AIOps và mô hình học máy.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện các mô hình ML để phát hiện mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
• Tự động hóa quy trình làm việc RCA dựa trên tương quan của nhiều nguồn nhật ký và chỉ số.
• Tích hợp quá trình cảnh báo và khắc phục vào các nền tảng hiện có.
• Triển khai và mở rộng các đường ống thông minh AIOps trong môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động IT) là một thực hành áp dụng học máy và phân tích để tự động hóa và cải thiện các hoạt động IT, đặc biệt trong việc theo dõi, phát hiện sự cố và phản hồi.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ được thiết kế cho chuyên gia cấp trung về hoạt động IT muốn áp dụng kỹ thuật AIOps để tương quan các số liệu và nhật ký, giảm nhiễu cảnh báo và cải thiện khả năng giám sát thông qua tự động hóa thông minh.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu nguyên tắc và kiến trúc của các nền tảng AIOps.
• Tương quan dữ liệu giữa nhật ký, số liệu và vết theo dõi để xác định nguyên nhân gốc rễ.
• Giảm mệt mỏi cảnh báo thông qua lọc thông minh và giảm nhiễu.
• Sử dụng các công cụ nguồn mở hoặc thương mại để giám sát và phản hồi tự động với sự cố.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Một chuỗipipeline AIOps được xây dựng hoàn toàn bằng các công cụ mã nguồn mở cho phép đội ngũ thiết kế các giải pháp hiệu quả về chi phí và linh hoạt cho khả năng quan sát, phát hiện bất thường và cảnh báo thông minh trong môi trường sản xuất.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cấp cao muốn xây dựng và triển khai một chuỗi AIOps end-to-end sử dụng công cụ như Prometheus, ELK, Grafana và mô hình ML tùy chỉnh.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc AIOps chỉ sử dụng các thành phần mã nguồn mở.
• Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ nhật ký, số liệu và bản ghi đường dẫn.
• Áp dụng mô hình ML để phát hiện bất thường và dự đoán sự cố.
• Tự động hóa cảnh báo và khắc phục bằng công cụ mở nguồn.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Lập trình trực tiếp trong môi trường lab sống động.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Автоматизация kiểm thử QA được hỗ trợ bởi AI cải tiến kiểm thử truyền thống bằng cách tạo ra các trường hợp kiểm thử thông minh, tối ưu hóa bao phủ hồi quy và tích hợp các cổng chất lượng thông minh vào cácpipeline CI/CD để giao hàng phần mềm có độ tin cậy cao và khả năng mở rộng.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những chuyên gia QA ở trình độ trung cấp và các chuyên gia DevOps muốn áp dụng công cụ AI để tự động hóa và mở rộng đảm bảo chất lượng trong quy trình tích hợp liên tục và triển khai.

Đến cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Tạo, ưu tiên và duy trì các kiểm thử sử dụng nền tảng tự động hóa được thúc đẩy bởi AI.
• Tích hợp các cổng QA thông minh vào pipeline CI/CD để ngăn ngừa hồi quy.
• Sử dụng AI cho kiểm thử khám phá, dự đoán lỗi và phân tích sự bất ổn của bài kiểm thử.
• Tối ưu hóa thời gian và phạm vi kiểm tra trong các dự án Agile di chuyển nhanh chóng.

Định dạng khóa học

• Giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm sống động.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

GitHub Copilot là một trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo giúp tự động hóa các tác vụ phát triển, bao gồm DevOps hoạt động như viết cấu hình YAML, GitHub Actions và script triển khai.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho chuyên gia từ trình độ初学者到中级，希望使用GitHubCopilot来简化DevOps任务、提高自动化程度和提升生产效率。

完成本培训后，参与者将能够：

• 使用GitHubCopilot辅助shell脚本编写、配置以及CI/CD管道。
• 在YAML文件和GitHubActions中利用AI代码补全功能。
• 加速测试、部署和自动化工作流程。
• 理解AI的限制并负责任地应用最佳实践使用Copilot。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实操环境中进行动手实施。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

DevSecOps với AI là việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các pipeline DevOps để phát hiện chủ động các lỗ hổng bảo mật, thực thi chính sách an ninh và tự động hóa các hành động phản hồi trong suốt vòng đời phân phối phần mềm.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những chuyên gia cấp trung DevOps và bảo mật muốn áp dụng công cụ và phương pháp dựa trên AI để nâng cao tự động hóa an ninh trong các pipeline phát triển và triển khai.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nhúng các công cụ bảo mật được dẫn dắt bởi AI vào các pipeline CI/CD.
• Sử dụng phân tích tĩnh và động do AI hỗ trợ để phát hiện vấn đề sớm hơn.
• Tự động hóa việc phát hiện bí mật, quét lỗ hổng mã nguồn và phân tích rủi ro phụ thuộc.
• Hoạt động mô hình đe dọa chủ động và thực thi chính sách sử dụng các kỹ thuật thông minh.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện thực tế trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Các nền tảng doanh nghiệp AIOps như Splunk, Moogsoft, và Dynatrace cung cấp khả năng mạnh mẽ để phát hiện bất thường, tương quan cảnh báo và tự động hóa phản hồi trong môi trường IT quy mô lớn.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào đội ngũ IT doanh nghiệp ở mức trung cấp muốn tích hợp các công cụ AIOps vào bộ đệm quan sát hiện có và các luồng làm việc vận hành của họ.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình và tích hợp Splunk, Moogsoft, và Dynatrace vào một kiến trúc AIOps thống nhất.
• Tương quan số liệu, nhật ký và sự kiện trong các hệ thống phân tán bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI.
• Tự động hóa việc phát hiện, ưu tiên và phản hồi sự cố với các luồng làm việc có sẵn và tùy chỉnh.
• Tối ưu hóa hiệu suất, giảm thời gian phục hồi sau lỗi (MTTR) và cải thiện hiệu quả vận hành ở quy mô doanh nghiệp.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Prometheus và Grafana là các công cụ được sử dụng rộng rãi để tăng cường khả năng quan sát trong cơ sở hạ tầng hiện đại, còn học máy (machine learning) nâng cao những công cụ này với các thông tin dự đoán và trí tuệ để tự động hóa quyết định vận hành.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia quan sát cấp trung muốn hiện đại hóa cơ sở hạ tầng giám sát của mình bằng cách tích hợp các thực tiễn AIOps sử dụng Prometheus, Grafana và kỹ thuật học máy.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình Prometheus và Grafana cho khả năng quan sát trong các hệ thống và dịch vụ.
• Thu thập, lưu trữ và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian chất lượng cao.
• Áp dụng mô hình học máy để phát hiện dị thường và dự báo.
• Xây dựng quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên các phân tích tiên đoán.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai tay trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và các khung công cụ tự động như AutoGen và CrewAI đang định lại cách các đội ngũ DevOps tự động hóa các tác vụ như theo dõi thay đổi, tạo ra thử nghiệm, và phân loại cảnh báo bằng cách mô phỏng sự hợp tác và đưa ra quyết định giống con người.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư có trình độ cao muốn thiết kế và triển khai quy trình tự động hóa DevOps được thúc đẩy bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và hệ thống đa đại lý.

Tại cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hoàn thành tích hợp các đại lý dựa trên LLM vào quy trình CI/CD để tự động hóa thông minh.
• Tự động hóa việc tạo ra thử nghiệm, phân tích cam kết, và tóm tắt thay đổi bằng cách sử dụng đại lý.
• Tọa điều phối nhiều đại lý cho việc phân loại cảnh báo, tạo ra phản hồi, và cung cấp đề xuất DevOps.
• Xây dựng các quy trình làm việc được thúc đẩy bởi đại lý an toàn và có thể duy trì bằng cách sử dụng khung nguồn mở.

Định dạng của khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.