GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity Training Course

AI for DevOps là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện các quy trình tích hợp liên tục, thử nghiệm, triển khai và giao hàng bằng cách sử dụng tự động hóa thông minh và kỹ thuật tối ưu hóa.

Khóa học này được giảng dạy trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho các chuyên gia cấp trung DevOps muốn tích hợp AI và học máy vào quy trình CI/CD của họ để cải thiện tốc độ, chính xác và chất lượng.

Bằng cách kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation. (Tích hợp công cụ AI vào quy trình làm việc CI/CD để tự động hóa thông minh.)
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection. (Áp dụng thử nghiệm dựa trên AI, phân tích mã và phát hiện tác động của thay đổi.)
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights. (Tối ưu hóa chiến lược xây dựng và triển khai bằng cách sử dụng thông tin tiên đoán.)
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops. (Thực hiện khả năng theo dõi và cải tiến liên tục bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi được tăng cường bởi AI.)

Định dạng của khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

AI for DevOps là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện các quy trình tích hợp liên tục, thử nghiệm, triển khai và giao hàng bằng cách sử dụng tự động hóa thông minh và kỹ thuật tối ưu hóa.

Khóa học này được giảng dạy trực tuyến hoặc tại chỗ dành cho các chuyên gia cấp trung DevOps muốn tích hợp AI và học máy vào quy trình CI/CD của họ để cải thiện tốc độ, chính xác và chất lượng.

Bằng cách kết thúc khóa học này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation. (Tích hợp công cụ AI vào quy trình làm việc CI/CD để tự động hóa thông minh.)
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection. (Áp dụng thử nghiệm dựa trên AI, phân tích mã và phát hiện tác động của thay đổi.)
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights. (Tối ưu hóa chiến lược xây dựng và triển khai bằng cách sử dụng thông tin tiên đoán.)
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops. (Thực hiện khả năng theo dõi và cải tiến liên tục bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi được tăng cường bởi AI.)

• Kinh nghiệm với DevOps và quy trình làm việc CI/CD.
• Hiểu biết cơ bản về công cụ kiểm soát phiên bản và tự động hóa.
• Thành thạo các khái niệm về thử nghiệm và triển khai phần mềm.

Đối tượng

• Các kỹ sư DevOps và đội ngũ nền tảng.
• Lãnh đạo tự động hóa QA và kỹ sư thử nghiệm.
• Các kiến trúc sư phần mềm và quản lý phát hành.

(AIOps) 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 downtime và tăng tốc độ giải quyết.

Bài giảng này dưới hình thức trực tuyến hoặc trực tiếp do giáo viên hướng dẫn, dành cho các chuyên gia IT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa khắc phục sự cố và thiết kế luồng công việc RCA thông minh sử dụng các công cụ AIOps và mô hình học máy.

Tại thời điểm kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Xây dựng và đào tạo các mô hình ML để phát hiện các mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
• Tự động hóa luồng công việc RCA dựa trên tương quan nhật ký và chỉ số từ nhiều nguồn.
• Thực hiện tích hợp quy 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

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

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho Hoạt động CNTT) là một thực hành áp dụng học máy và phân tích để tự động hóa và cải thiện hoạt động CNTT, đặc biệt trong các lĩnh vực giám sát, phát hiện sự cố và phản hồi.

Bài giảng này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các chuyên gia cấp trung về hoạt động CNTT muốn triển khai kỹ thuật AIOps để tương quan dữ liệu hiệu suất và nhật ký, giảm tiếng ồn của cảnh báo và cải thiện khả năng theo dõi thông qua tự động hóa thông minh.

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

• Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của nền tảng AIOps.
• Tương quan dữ liệu từ nhật ký, hiệu suất và dấu vết để xác định nguyên nhân gốc.
• Giảm mệt mỏi do cảnh báo thông qua bộ lọc thông minh và giảm tiếng ồn.
• 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

• Bài giảng 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 tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

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

Khóa học huấn luyện trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm đến các kỹ sư cấp cao muốn xây dựng và triển khai một pipeline AIOps end-to-end sử dụng công cụ như Prometheus, ELK, Grafana, và mô hình ML tùy chỉnh.

Tại kết thúc 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 dấu vết.
• Áp dụng mô hình ML để phát hiện lỗi bất thường và dự đoán sự cố.
• Tự động hóa cảnh báo và khắc phục bằng công cụ mã nguồn mở.

Hình thức của khóa học

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

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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 các môi trường IT quy mô lớn.

Khóa học này được giảng dạy trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho đội ngũ IT doanh nghiệp có trình độ trung cấp muốn tích hợp công cụ AIOps vào hệ thống quan sát hiện có và luồng làm việc vận hành.

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

• Cấu hình và tích hợp Splunk, Moogsoft và Dynatrace vào kiến trúc AIOps thống nhất.
• Tương quan chỉ số, nhật ký và sự kiện giữa các hệ thống phân tán bằng cách sử dụng phân tích được thúc đẩy bởi AI.
• Tự động hóa phát hiện, ưu tiên và phản hồi sự cố với luồng công việc được tích hợp sẵn và tùy chỉnh.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

Định dạng của khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu 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 áp dụng rộng rãi để theo dõi hệ thống trong cơ sở hạ tầng hiện đại, trong khi học máy (machine learning) nâng cao hiệu quả của những công cụ này bằng cách cung cấp thông tin dự đoán và trí tuệ để tự động hóa quyết định hoạt động.

Khóa học giảng dạy trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia theo dõi hệ thống ở trình độ trung cấp mong muốn hiện đại hóa cơ sở hạ tầng theo dõi của họ bằng cách tích hợp thực hành AIOps sử dụng Prometheus, Grafana, và kỹ thuật học máy.

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

• Cấu hình Prometheus và Grafana để theo dõi 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 cho phát hiện dị thường và dự báo.
• Tạo quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên thông tin dự đoán.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.