Self-Healing Pipelines: AI for Automated Incident Detection & Recovery Khóa Học Đào Tạo

AI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
• Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
• Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
• Enhance observability to support intelligent orchestration.

Format of the Course

• Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
• Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
• Practical labs simulating real-world orchestration challenges.

Course Customization Options

• Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.

AI for DevOps là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao quy trình tích hợp liên tục, kiểm thử, triển khai và giao hàng bằng các kỹ thuật tự động hóa thông minh và tối ưu.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này được thiết kế cho các chuyên gia cấp trung DevOps mong muốn tích hợp AI và học máy vào chuỗi CI/CD của họ để cải thiện tốc độ, chính xác và chất lượng.

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

• Tích hợp công cụ AI vào quy trình làm việc CI/CD cho tự động hóa thông minh.
• Áp dụng kiểm thử dựa trên AI, phân tích mã và phát hiện tác động thay đổi.
• Tối ưu hóa chiến lược xây dựng và triển khai bằng các kiến thức tiên đoán.
• Thực hiện khả năng theo dõi và cải tiến liên tục sử dụng vòng lặp phản hồi được tăng cường bởi AI.

Định dạng của Khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thi hành 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, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này 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 quy trình RCA thông minh bằng cách sử dụng công cụ AIOps và mô hình học máy.

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

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

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh, 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.

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

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.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

GitHub Copilot là trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi AI giúp tự động hóa các tác vụ phát triển, bao gồm các hoạt động DevOps như viết cấu hình YAML, GitHub Actions và các tập lệnh triển khai.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp, mong muốn sử dụng GitHub Copilot để tối ưu hóa các tác vụ DevOps, cải thiện tự động hóa và nâng cao năng suất.

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

• Sử dụng GitHub Copilot để hỗ trợ viết script shell, cấu hình và pipeline CI/CD.
• Tận dụng việc hoàn thành mã tự động bằng AI trong các tệp YAML và GitHub Actions.
• Nâng cao quy trình kiểm thử, triển khai và tự động hóa.
• Áp dụng Copilot một cách có trách nhiệm với sự hiểu biết về các giới hạn của AI và các thực hành tốt nhất.

Định dạng khóa học

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

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.

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 chấp nhận rộng rãi để giám sát hiệu năng trong hạ tầng hiện đại, trong khi học máy nâng cao các công cụ này bằng cách cung cấp những thông tin dự đoán và thông minh để tự động hóa quyết định vận hành.

Khóa huấn luyện trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia giám sát hiệu năng ở mức trung cấp, những người muốn hiện đại hóa hệ thống giám sát của họ bằng cách tích hợp các thực hành AIOps sử dụng Prometheus, Grafana và kỹ thuật học máy.

Đến cuối khóa huấn luyện, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình Prometheus và Grafana để giám sát hiệu năng trên các hệ thống và dịch vụ.
• Thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu thời gian thực chất lượng cao.
• Áp dụng mô hình học máy để phát hiện bất thường và dự đoán.
• Xây dựng các quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên những thông tin dự đoán.

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 lab sống.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa huấn luyện 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.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.