DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline Eğitimi

AI for DevOps CI/CD pipelinesındaki tümleştirilmiş entegrasyonu, testi, dağıtımı ve teslimatı işlemek için yapay zeka uygulamalarıdır. Bu, akıllı otomasyon ve optimizasyon teknikleri ile süreci geliştirmeye yardımcı olur.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta seviye DevOps profesyonellere yöneliktir ve CI/CD pipeline'larına AI ve makine öğrenimi entegre etmek isteyenler için tasarlanmıştır. Bu, hızı, doğruluğunu ve kalitesini iyileştirmeye yardımcı olur.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• CI/CD iş akışlarına AI araçlarını entegre etmek için akıllı otomasyonu kullanma.
• AI tabanlı test, kod analizi ve değişim etkisi algılama uygulamak.
• Tahminsel görünümler kullanarak derleme ve dağıtım stratejilerini optimize etmek.
• AI ile güçlendirilmiş geribildirim döngüleri kullanarak izlenebilirlik ve sürekli iyileşimi uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulanan el ile gerçekleştirmeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.

AIOps (Yapay Zeka için IT İşlemleri) sistem başarısızlığına neden olan olayları öngörmek ve kök neden analizini (RCA) otomatikleştirmek için giderek daha faz常用于在发生之前预测事件并自动化根本原因分析（RCA），以最大限度地减少停机时间并加速问题解决。

本讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望使用AIOps工具和机器学习模型实施预测分析、自动化修复以及设计智能RCA工作流的高级IT专业人员。

完成本课程后，参与者将能够：

• 构建并训练ML模型以检测导致系统故障的模式。
• 基于多源日志和指标关联自动化RCA工作流。
• 将警报和修复过程集成到现有平台中。
• 在生产环境中部署并扩展智能AIOps管道。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实操环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们以安排。

AIOps (Yapay Zeka ile IT Operasyonları) yani AIOps, özel olarak izleme, olay algılama ve yanıtlama alanlarında analiz ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak IT operasyonlarını otomatikleştirmeye ve geliştirmeye yönelik bir uygulamadır.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), AIOps tekniklerini metrics ve logları ilişkilendirme, uyarı gürültüsünü azaltma ve zekacıl otomasyon aracılığıyla gözlemleyi artırma amacıyla kullanmak isteyen orta düzeyde IT operasyon profesyonellere yönelik olup düzenlenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecekler:

• AIOps platformlarının prensiplerini ve mimarisini anlamak.
• Log, metrics ve izler aracılığıyla veri ilişkilendirmesi yapmak ve kök nedenleri belirlemek.
• Zekaçıl filtreleme ve gürültü baskılaması ile uyarı yorgunluğunu azaltmak.
• Açık kaynak veya ticari araçları kullanarak olayları otomatik olarak izlemek ve yanıtlamak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulanabilirliği test etme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin ve düzenleme yapın.

Bir AIOps veri akışı, tamamen açık kaynaklı araçlarla oluşturulmuş olduğunda, ekiblere üretim ortamlarında gözetleme, anomali algılama ve zeka dayalı uyarılar için maliyet etkin ve esnek çözümler tasarlamalarını sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya现场翻译过程中出现了一些混乱，我将从上一个断点继续完成剩余的翻译。以下是完整的翻译内容：

Bir AIOps veri akışı, tamamen açık kaynaklı araçlarla oluşturulmuş olduğunda, ekiblere üretim ortamlarında gözetleme, anomali algılama ve zeka dayalı uyarılar için maliyet etkin ve esnek çözümler tasarlamalarını sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site), Prometheus, ELK, Grafana ve özel ML modelleri gibi araçları kullanarak uçtan-uca bir AIOps veri akışı oluşturmak ve dağıtmak isteyen ileri düzey mühendisler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sadece açık kaynak bileşenleri kullanarak bir AIOps mimarisi tasarlamak.
• Günlükler, metrikler ve izlere dayalı verileri toplama ve normalleştirme.
• Anomali algılama ve olay tahmini için ML modellerini uygulamak.
• Açık kaynak araçları kullanarak uyarıyı ve düzeltmeyi otomatikleştirmek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi özelleştirmek için özel taleplerde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçerek düzenleme yapın.

Yapay zeka destekli QA otomasyonu, akıllı test senaryoları oluşturma, geri dönüşüm kapsamını optimizasyonu ve CI/CD pipeline'larına akıllı kalite kapıları entegrasyonu ile geleneksel testleri geliştirmektedir.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (uzaktan veya yerel olarak) orta düzeyde QA ve DevOps profesyonellerine yönelik olup, sürekli tümleştirme ve dağıtım workflow'larında kalite kontrolünü otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için AI araçlarını kullanmak isteyen kişilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli otomasyon platformlarını kullanarak testleri oluşturma, önceliklendirme ve sürdürülebilirlik sağlama.
• Geri dönüşüm durumlarını önlemek için CI/CD pipeline'larına akıllı QA kapıları entegrasyonu.
• Keşifçi test, hata tahmini ve test belirsizliğini analiz etmek için AI kullanma.
• Hızlı hareket eden agile projelerde test süresini ve kapsamını optimizasyonu.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

GitHub Copilot, koding görevlerini otomasyonize eden bir yapay zeka destekli asistanıdır. YAML yapılandırmaları, GitHub Actions ve dağıtım betikleri gibi DevOps işlemlerinde yardımcı olur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), Copilot'u kullanarak DevOps görevleri basitleştirmek, otomasyonu geliştirmek ve verimliliği artırmayı isteyen başlangıç düzeyinden orta düzeydeki profesyoneller için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar:

• GitHub Copilot'u kabuk betikleri, yapılandırmalar ve CI/CD pipeline'larını desteklemek için kullanabileceklerdir.
• YAML dosyalarında ve GitHub Actions'ta yapay zeka kod tamamlamasını kullanabileceklerdir.
• Test, dağıtım ve otomasyon akışlarını hızlandırabileceklerdir.
• Yapay zekanın sınırlamaları ve en iyi uygulamalarının anlaşılmasını sağlayarak Copilot'u sorumluluyla kullanabileceklerdir.

Eğitim Formatı

• Keskin tartışmalı ders anlatımı.
• Çok fazla egzersiz ve uygulama.
• Bileşik bir laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

Enterprise AIOps platformları gibi Splunk, Moogsoft ve Dynatrace, büyük ölçekli IT ortamlarında anomali algılama, uyarı korelasyonu ve otomatik yanıt sağlama güçlü yetenekleri sunar.

Bu eğitmen önceliği olan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mevcut gözetim stöküne ve operasyon akışlarına AIOps araçlarını entegre etmek isteyen orta düzeyli enterprise IT ekibi için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Splunk, Moogsoft ve Dynatrace'i birleşik bir AIOps mimarisine yapılandırıp entegre etmek.
• Dağıtılmış sistemlerde AI ile desteklenen analiz kullanarak metrikler, günlük ve olayları korelasyon sağlamak.
• Oluşturulmuş ve özel akışlarla olası durumları algılamak, önceliklendirmek ve yanıt vermek otomasyonu.
• Performansı optimize etmek, MTTR'yi azaltmak ve işlevsel verimliliği enterprise ölçeğinde artırmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamaların elden geçirmesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Prometheus ve Grafana, modern altyapıda gözlemlenebilirlik için yaygın olarak kullanılan araçlardır, ancak makine öğrenimi bu araçları tahminsel ve zeki insightlarla güçlendirerek operasyon kararlarını otomasyona katar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), AIOps uygulamalarını Prometheus, Grafana ve ML teknikleri kullanarak modernize etmek isteyen orta düzeyli gözlemlenebilirlik profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Sistemler ve hizmetler boyunca Prometheus ve Grafana'yi gözlemlenebilirlik için yapılandırabilir.
• Yüksek kaliteli zaman serisi verilerini toplayabilir, saklayabilir ve görselleştirebilir.
• Anomali algılama ve öngörümler için makine öğrenimi modellerini uygulayabilir.
• Tahminsel insightlere dayalı zeki uyarı kuralları oluşturabilir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden geçirmeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

LLMs ve otomatik arac_framework'leri gibi AutoGen ve CrewAI, değişim izlemesi, test üretimi ve uyarı triajı gibi DevOps ekiplerinin görevlerini otomasyonla yeniden tanımlıyorlar. Bu, insan benzeri işbirliği ve karar verme simülasyonlarını kullanarak mümkün hale getiriliyor.

Bu eğitmen öncülü canlı eğitim (online veya onsite), büyük dil modelleri (LLMs) ve çoklu arac_sistemleri ile güçlendirilmiş DevOps otomasyon iş akışları tasarlamak ve uygulamak isteyen ileri düzey mühendisler için tasarlanmıştır.

Eğitim bittikten sonra, katılımcılar:

• LLM tabanlı araçları CI/CD iş akışlarına entegre etmek için akıllı otomasyonu sağlayacak şekilde.
• Araçları kullanarak test üretimi, commit analizi ve değişim özeti otomatikleştirecek şekilde.
• Birden fazla aracı uyarı triajı, yanıt üretimini ve DevOps önerileri sağlamak için koordinasyon yapacak şekilde.
• Açık kaynak çerçevelerini kullanarak güvenli ve bakımı kolay araç_güçlendirilmiş iş akışları oluşturacak şekilde.

Eğitim Biçimi

• Interaktif ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Kanlı-laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bize ulaşarak düzenleme yapabilirsiniz.