Dòng Chuyền Tự Khôi Phục: AI cho Phát Hiện và Khôi Phục Sự Cố Tự Động Khóa Học Đào Tạo

Quản lý triển khai hướng bởi AI là cách tiếp cận sử dụng học máy và tự động hóa để hướng dẫn các chiến lược triển khai, phát hiện bất thường và kích hoạt tự động hoàn nguyên khi cần thiết.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia trình độ trung cấp mong muốn tối ưu hóa quy trình triển khai với khả năng ra quyết định dựa trên AI và tăng cường tính ổn định.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện các chiến lược triển khai hỗ trợ bởi AI để đảm bảo an toàn hơn.
• Dự đoán rủi ro triển khai bằng cách sử dụng những thông tin do học máy cung cấp.
• Tích hợp các quy trình làm việc hoàn nguyên tự động dựa trên phát hiện bất thường.
• Tăng cường khả năng quan sát để hỗ trợ quản lý thông minh.

Định dạng Khóa Học

• Hướng dẫn trực tiếp từ giảng viên với các phân tích kỹ thuật sâu sắc.
• Các tình huống thực hành tập trung vào thử nghiệm triển khai.
• Thực hành mô phỏng các thách thức quản lý thực tế.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Có thể tùy chỉnh tích hợp, hỗ trợ chuỗi công cụ hoặc điều chỉnh quy trình làm việc theo yêu cầu.

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

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia DevOps ở mức trung cấp, những người mong muốn tích hợp AI và học máy vào đường dẫn CI/CD của họ để cải thiện tốc độ, độ chính xác và chất lượng.

Cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Tích hợp các công cụ AI vào quy trình làm việc CI/CD để tự động hóa thông minh.
• Áp dụng kiểm thử, phân tích mã và phát hiện tác động thay đổi dựa trên AI.
• Tối ưu hóa chiến lược xây dựng và triển khai bằng cách sử dụng các thông tin dự đoán.
• Thực hiện truy xuất nguồn gốc và cải tiến liên tục bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi được tăng cường bởi AI.

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 sống động.

Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Kiểm soát triển khai dựa trên AI là một phương pháp áp dụng học máy, phân tích mô hình và các mô hình quyết định thích ứng vào hoạt động cờ đặc tính và quy trình kiểm tra canary.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các kỹ sư và trưởng nhóm kỹ thuật trung cấp, những người muốn cải thiện độ tin cậy của việc phát hành và tối ưu hóa quyết định phơi bày tính năng bằng cách sử dụng phân tích dựa trên AI.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các mô hình quyết định dựa trên AI để đánh giá rủi ro của việc phơi bày tính năng mới.
• Tự động hóa phân tích canary bằng cách sử dụng các chỉ số hiệu suất, hành vi và hoạt động.
• Tích hợp các hệ thống đánh giá thông minh vào nền tảng cờ đặc tính.
• Thiết kế các chiến lược triển khai điều chỉnh động dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Định dạng của Khóa học

• Thảo luận được hướng dẫn hỗ trợ bởi các kịch bản thực tế.
• Bài tập thực hành nhấn mạnh vào các chiến lược triển khai được tăng cường bằng AI.
• Thực hiện thực tế trong môi trường mô phỏng cờ đặc tính và canary.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để sắp xếp nội dung tùy chỉnh hoặc tích hợp công cụ cụ thể của tổ chức, vui lòng liên hệ với chúng tôi.

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 (Artificial Intelligence for IT Operations) là một thực hành áp dụng machine learning và phân tích để tự động hóa và cải thiện hoạt động IT, đặc biệt trong các lĩnh vực giám sát, phát hiện sự cố, và phản hồi.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên viên hoạt động IT cấp trung muốn triển khai các kỹ thuật AIOps để liên kết chỉ số và nhật ký, giảm thiểu tiếng ồn cảnh báo, và cải thiện khả năng quan sát thông qua tự động hóa thông minh.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của các nền tảng AIOps.
• Liên kết dữ liệu từ nhật ký, chỉ số, và dấu vết để xác định nguyên nhân gốc rễ.
• Giảm thiểu sự 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 đối với sự cố.

Định dạng khóa học

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

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh, 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.

Sinh kiểm thử tự động bằng AI là một tập hợp các kỹ thuật và công cụ tự động hóa việc tạo ra các trường hợp kiểm thử và dự đoán các khoảng trống trong quá trình kiểm thử sử dụng học máy.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia cấp cao mong muốn áp dụng các kỹ thuật AI để sinh kiểm thử tự động và dự đoán các khu vực bao phủ không đầy đủ.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ sẵn sàng:

• Sử dụng các mô hình AI để tạo ra các kịch bản kiểm thử hiệu quả ở mức đơn vị, tích hợp và đầu cuối.
• Phân tích mã nguồn bằng học máy để phát hiện các điểm mù về bao phủ.
• Tích hợp sinh kiểm thử dựa trên AI vào quy trình CI/CD.
• Tối ưu hóa chiến lược kiểm thử dựa trên phân tích sự cố dự đoán.

Định dạng của Khóa Học

• Các bài giảng kỹ thuật được hướng dẫn bởi chuyên gia.
• Các buổi thực hành dựa trên kịch bản và bài tập thực tế.
• Thí nghiệm áp dụng trong môi trường kiểm thử kiểm soát.

Tùy chỉnh Khóa Học

• Nếu bạn cần khóa học này được tùy chỉnh cho công cụ hoặc quy trình làm việc của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Tự động hóa QA có sự hỗ trợ của AI cải tiến kiểm thử truyền thống bằng cách tạo ra các trường hợp kiểm thử thông minh, tối ưu hóa độ bao phủ hồi quy và tích hợp các cổng chất lượng thông minh vào các đường ống CI/CD để cung cấp phần mềm một cách đáng tin cậy và có thể mở rộng.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia QA và DevOps trung cấp, những người muốn áp dụng công cụ AI để tự động hóa và mở rộng đảm bảo chất lượng trong các quy trình tích hợp và triển khai liên tục.

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

• Tạo, ưu tiên và duy trì các bài kiểm thử bằng cách sử dụng các nền tảng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI.
• Tích hợp các cổng chất lượng thông minh vào các đường ống CI/CD để ngăn chặn hồi quy.
• Sử dụng AI cho kiểm thử khám phá, dự đoán lỗi và phân tích độ không ổn định của bài kiểm thử.
• Tối ưu hóa thời gian và phạm vi kiểm thử trong các dự án Agile di chuyển nhanh.

Định Dạng Khóa Học

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

Tùy Chỉnh Khóa Học

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

Giám sát tuân thủ được hỗ trợ bởi AI là một ngành áp dụng tự động hóa thông minh để phát hiện, thực thi và xác nhận yêu cầu chính sách trên toàn chu trình cung cấp phần mềm.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia trung cấp mong muốn tích hợp các biện pháp kiểm soát tuân thủ dựa trên AI vào pipeline CI/CD của họ.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo, người tham dự sẽ được trang bị để:

• Áp dụng các kiểm tra dựa trên AI để xác định các khoảng cách tuân thủ trong quá trình xây dựng phần mềm.
• Sử dụng động cơ chính sách thông minh để thực thi các tiêu chuẩn quy định, bảo mật và giấy phép.
• Phát hiện tự động sự thay đổi cấu hình và các sai lệch.
• Tích hợp báo cáo tuân thủ thời gian thực vào quy trình triển khai.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng do giảng viên hướng dẫn được hỗ trợ bởi các ví dụ thực tế.
• Bài tập thực hành tập trung vào các kịch bản tuân thủ CI/CD thực tế.
• Thí nghiệm ứng dụng trong môi trường phòng thí nghiệm DevSecOps được kiểm soát.

Tùy chỉnh Khóa học

• Nếu tổ chức của bạn yêu cầu tích hợp tuân thủ tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

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 script triển khai.

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

Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

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

Định dạng khóa học

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

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh, 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.

Tối ưu hóa xây dựng dự đoán là thực hành sử dụng học máy để phân tích hành vi xây dựng và cải thiện độ tin cậy, tốc độ và hiệu suất sử dụng tài nguyên.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này được nhắm vào các chuyên gia kỹ thuật ở mức trung cấp, những người muốn cải thiện đường ống xây dựng thông qua tự động hóa, dự đoán và lưu cache thông minh bằng các kỹ thuật học máy.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các kỹ thuật ML để đánh giá mô hình hiệu suất xây dựng.
• Phát hiện và dự đoán sự cố xây dựng dựa trên nhật ký xây dựng lịch sử.
• Thực hiện các chiến lược lưu cache được hỗ trợ bởi ML để giảm thời gian xây dựng.
• Tích hợp phân tích dự đoán vào quy trình CI/CD hiện tại.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng do giảng viên hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Bài tập thực tế tập trung vào việc phân tích và tạo mô hình dữ liệu xây dựng.
• Thực hiện hands-on trong môi trường CI/CD mô phỏng.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để điều chỉnh khóa đào tạo này cho các chuỗi công cụ hoặc môi trường cụ thể, vui lòng liên hệ với chúng tôi để tùy chỉnh chương trình.