AI for DevOps Training in Việt Nam

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。

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.

Tự động hóa kiểm thử chất lượng (QA) hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo nâng cao việc kiểm thử truyền thống bằng cách tạo ra các kịch bản kiểm thử thông minh, tối ưu hóa độ bao phủ hồi quy và tích hợp các cổng chất lượng thông minh vào chuỗi cung ứng liên tục / triển khai (CI/CD) để đảm bảo giao diện phần mềm có thể mở rộng và đáng tin cậy.

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

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

• Tạo ra, ưu tiên và duy trì kiểm thử bằng cách sử dụng các nền tảng tự động hóa hỗ trợ bởi AI.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Sử dụng AI để kiểm tra khám phá, dự đoán lỗi và phân tích sự không ổn định của kiểm thử.
• Tối ưu hóa thời gian và độ bao phủ kiểm thử trên các dự án Agile di chuyển nhanh chóng.

Định dạng khóa học

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

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 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.

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.

(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.

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

Khóa học này được giảng dạy trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia cấp trung DevOps và an ninh muốn áp dụng công cụ và thực hành 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:

• Ngâm sâu các công cụ an ninh được dẫn dắt bởi AI vào CI/CD pipelines.
• Sử dụng phân tích tĩnh và động được hỗ trợ bởi AI 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.
• Cho phép mô hình mối đe dọa chủ động và thực thi chính sách bằng các kỹ thuật thông minh.

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 sống.

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 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.

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 (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.