Đề cương khóa học

Giới thiệu về Kubiya AI và Enterprise DevOps

  • Tổng quan về khả năng của Kubiya AI cho DevOps quy mô doanh nghiệp
  • Những thách thức trong việc tự động hóa Enterprise DevOps
  • Vai trò của AI trong cơ sở hạ tầng doanh nghiệp hiện đại

Tùy chỉnh nâng cao Kubiya AI

  • Cấu hình Kubiya AI cho quy trình làm việc doanh nghiệp
  • Tùy chỉnh các pipeline dựa trên AI cho nhu cầu doanh nghiệp
  • Triển khai các quy tắc và logic tự động hóa tùy chỉnh

Tích hợp Kubiya AI với các Toolchain CI/CD

  • Kết nối Kubiya AI với Jenkins, GitLab, Ansible và hơn thế nữa
  • Giám sát và quản lý pipeline nâng cao bằng AI
  • Xử lý các trường hợp sử dụng CI/CD cụ thể của doanh nghiệp

Nâng cao Bảo mật và Tuân thủ với Kubiya AI

  • Kiểm tra bảo mật và phát hiện mối đe dọa dựa trên AI
  • Đảm bảo tuân thủ các chính sách của doanh nghiệp bằng AI
  • Bảo mật dữ liệu và quyền truy cập trong các quy trình làm việc dựa trên AI

Mở rộng quy mô Tự động hóa DevOps với Kubiya AI

  • Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên thông qua AI
  • Tự động hóa các triển khai trên toàn doanh nghiệp
  • Mở rộng quy mô DevOps dựa trên AI trên nhiều môi trường

Giám sát và Tối ưu hóa Pipeline DevOps

  • Sử dụng Kubiya AI để giám sát pipeline theo thời gian thực
  • Tối ưu hóa quy trình làm việc và quy trình dựa trên AI
  • Giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tự động hóa phản hồi sự cố

Xu hướng Tương lai trong AI cho Enterprise DevOps

  • Các công nghệ AI mới nổi trong tự động hóa DevOps
  • Những thách thức và cơ hội trong tích hợp AI quy mô lớn
  • Triển vọng tương lai cho Enterprise DevOps dựa trên AI

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Kiến thức nâng cao về thực tiễn và công cụ DevOps
  • Kinh nghiệm quản lý quy trình CI/CD
  • Quen thuộc với cơ sở hạ tầng doanh nghiệp và các giao thức bảo mật

Đối tượng

  • Các nhóm DevOps doanh nghiệp
  • Kiến trúc sư IT
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories