Kendini Onarım Kapasitesine Sahip Hızımlar: Otomatik Olay Tespiti ve Kurtarma için Yapay Zeka Eğitimi

Yapay zeka destekli dağıtım orkestrasyonu, makine öğrenimi ve otomasyonu kullanarak dağıtım stratejilerini rehberlik etmek, anomali tespit etmek ve gerektiğinde otomatik geri çekmeyi tetiklemek için bir yaklaşımdır.

Bu eğitmen önderli, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki profesyonellerin dağıtım hattlarını yapay zeka destekli karar alma ve dayanıklılık yetenekleriyle optimize etmek isteyenler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden tamamladıktan sonra katılımcılar:

• Güvenli dağıtımlar için yapay zeka destekli dağıtım stratejileri uygulayabileceklerdir.
• Makine öğrenimi ile sürdürülen içgörülerle dağıtım riskini tahmin edebileceklerdir.
• Anomali tespiti temelli otomatik geri çekme akışlarını entegre edebileceklerdir.
• Zekâlı orkestrasyonu desteklemek için gözlem yeteneklerini artırabileceklerdir.

Eğitim Biçimi

• Teknik derinlemesine incelemelerle eğitmen önderli gösteriler.
• Dağıtım deneyimlerine odaklanan pratik senaryolar.
• Gerçek dünya orkestrasyon zorluklarını simüle eden pratik laboratuvarlar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Özel entegrasyonlar, araç zinciri desteği veya akış hattı hizmeti talep edildiğinde düzenlenebilir.

DevOps için Yapay Zeka, sürekli entegrasyon, test, dağıtım ve teslimat süreçlerine zekâlı otomasyon ve optimize edici teknikler eklemeyi amaçlar.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (online veya yerinde) orta seviye DevOps profesyonellerini hedefledir. Katılımcıların CI/CD pipeline'larına yapay zeka ve makine öğrenme entegre etmeyi öğrenerek hız, doğruluk ve kaliteyi artırması amaçlanmaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CI/CD akışlarında zekâlı otomasyon için AI araçlarını entegre etme.
• AI tabanlı test, kod analizi ve değişiklik etkisi tespiti uygulama.
• Tahminsel içgörüler kullanarak yapı ve dağıtım stratejilerini optimize etme.
• AI güçlendirilmiş geri bildirim döngüleri kullanarak izlenebilirlik ve sürekli iyileştirme uygulama.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi özelleştirmek için lütfen bize ulaşın.

Makine öğrenimi, desen analizi ve adaptif karar modellerini özellik bayrağı işlemlerine ve kanarya test akışlarına uygulayan, AI destekli yayım kontrolü yaklaşımıdır.

Bu eğitmen yönlendirili, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde mühendisler ve teknik liderler hedeflenmektedir. Bu grup, sürüm güvenilirliğini artırmak ve AI destekli analizi kullanarak özellik maruziyet kararlarını optimize etmeyi öğrenecektir.

Bu kursun tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yeni özellik maruziyetinin riskini değerlendirmek için AI tabanlı karar modellerini uygulayacaklardır.
• Performans, davranışsal ve operasyonel göstergeleri kullanarak kanarya analizini otomatikleştireceklerdir.
• Zekâlı puanlama sistemlerini özellik bayrağı platformlarına entegre edeceklerdir.
• Gerçek zamanlı verilere dayalı olarak dinamik olarak ayarlanan yayım stratejileri tasarlayacaklardır.

Kurs Formatı

• Gerçek dünya senaryolarıyla desteklenen rehberli tartışmalar.
• AI destekli yayım stratejilerine vurgu yapan pratik alıştırmalar.
• Simüle edilmiş özellik bayrağı ve kanarya ortamında pratik uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Ölçeklendirilmiş içerik veya organizasyon-spesifik araçların entegrasyonunu düzenlemek için lütfen bizimle iletişime geçin.

AIOps (IT Operasyonları için Yapay Zeka) olayların gerçekleşmeden önce tahmin edilmesi ve kök neden analizi (RCA) otomasyonunun gerçekleştirilmesiyle, down time'ı minimize etmek ve çözüm sürecini hızlandırmak için giderek daha fazla kullanılmaktadır.

Bu eğitmen öncesi canlı eğitim (online veya yerinde), tahminli analiz uygulamasını, otomatik düzeltme işlemlerini ve AIOps araçları ile makine öğrenme modelleri kullanarak akıllı RCA iş akışlarını tasarlamayı amaçlayan üst düzey IT profesyoneları için düzenlenmiştir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Sistem başarısızlıklarına yol açan desenleri tespit etmek için ML modelleri oluşturup eğitebilecektir.
• Çok kaynaklı log ve metrik korelasyonuna dayalı RCA iş akışlarını otomatikleştirebilecektir.
• Uyarı ve düzeltme süreçlerini mevcut platformlara entegre edebilecektir.
• Üretim ortamlarında akıllı AIOps hattını dağıtabilecek ve ölçeklendirebilecektir.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurun.

AIOps (IT Operasyonları için Yapay Zeka) makine öğrenimi ve analitik tekniklerin IT operasyonlarını otomatikleştirmek ve geliştirmek üzere uygulandığı bir uygulamadır, özellikle izleme, olay tespiti ve yanıt alanlarında.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki IT operasyonları profesyonellerini hedef almaktadır. Katılımcılar AIOps tekniklerini uygulayıp, metrikleri ve günlük kayıtlarını korele etmek, uyarı gürültüsünü azaltmak ve akıllı otomasyon aracılığıyla gözlem kabiliyetini artırmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AIOps platformlarının ilkelerini ve mimarisini anlamak.
• Günlük kayıtları, metrikleri ve izlemeleri korele etmek için kök nedenleri tespit etmek.
• Akıllı filtreleme ve gürültü azaltma yoluyla uyarı yorgunluğunu azaltmak.
• Açık kaynak veya ticari araçları kullanarak olayları otomatik olarak izlemek ve yanıtlamak.

Eğitimin Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçirme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Tamamen açık kaynaklı araçlarla oluşturulan bir AIOps hattı, ekibin üretim ortamlarında gözleme, anormallik tespiti ve akıllı uyarı sistemleri için maliyet etkin ve esnek çözümler tasarlamasına olanak tanır.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey mühendislerin Prometheus, ELK, Grafana ve özel ML modellerini kullanarak uçtan uca bir AIOps hattı oluşturup dağıtmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yalnızca açık kaynaklı bileşenleri kullanarak bir AIOps mimarisi tasarlama.
• Günlüklerden, metriklerden ve izlemelerden veri toplama ve standartlaştırma.
• Anormallik tespiti ve olay tahminleri için ML modellerini uygulama.
• Açık araçları kullanarak uyarı ve düzeltme işlemlerini otomasyonla hale.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Yapay zeka destekli test oluşturma, test senaryolarının otomatik olarak oluşturulmasını ve test boşluklarının makine öğrenimi kullanarak tahmin edilmesini sağlayan bir dizi teknik ve araçtır.

Bu eğitmen yönlü canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey profesyonellerin yapay zeka tekniklerini otomatik test oluşturma ve yetersiz kapalı alanların öngörüsü için uygulamalarına yöneliktir.

Bu atölyeyi tamamladıktan sonra katılımcılar:

• Yapay zeka modellerini etkili birim, entegrasyon ve ucu-ucu test senaryoları oluşturmak için kullanabilecekler.
• Makine öğrenimi kullanarak kod tabanlarını analiz ederek potansiyel kapalı alan kördüzleri tespit edebilecekler.
• Yapay zeka temelli test oluşturma işlemlerini CI/CD akışlarına entegre edebilecekler.
• Tahminsel başarısızlık analitiği üzerine test stratejilerini optimize edebilecekler.

Eğitimin Formatı

• Uzman görüşleriyle desteklenen rehber teknik konferanslar.
• Senaryo tabanlı uygulama oturumları ve elden deneme alıştırmaları.
• Denetim altındaki bir test ortamında uygulanmış deneysel çalışmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin araç zinciriniz veya akışlarıza özelleştirilmesi gerekiyorsa, lütfen bize ulaşın.

Yapay zeka destekli kalite güvencesi (QA) otomasyonu, akıllı test senaryoları oluşturarak, regresyon kapsamını optimize ederek ve CI/CD havalara zeki kalite kapıları entegre ederek ölçeklenebilir ve güvenilir yazılım teslimatını artırır.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) sürekli tümleştirmede ve dağıtım iş akışlarında kalite güvencesini otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek isteyen orta düzeydeki QA ve DevOps profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka destekli otomasyon platformlarını kullanarak testleri oluşturmak, önceliklendirmek ve bakım altına almak.
• Regresyonları önlemek için CI/CD havalara zeki QA kapıları entegre etmek.
• Keşifçi test, kusur tahmini ve test istikrarı analizi için yapay zekayı kullanmak.
• Hızlı hareket eden çevik projelerde test süresini ve kapsamını optimize etmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden denemeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

AI destekli uyumluluk izlemesi, yazılım teslimat yaşam döngüsü boyunca politika gereksinimlerini tespit etme, zorlama ve doğrulama için akıllı otomasyon uygulayan bir disiplindir.

Bu eğitmen tarafından yönlendirilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), AI destekli uyumluluk kontrollerini CI/CD hammadde hatlarına entegre etmek isteyen orta düzeyde profesyoneller için tasarlanmıştır.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar:

• Yazılım derlemeleri sırasında uyumluluk eksikliklerini tespit etmek için AI tabanlı kontroller uygulayabileceklerdir.
• Düzenleyici, güvenlik ve lisans standartlarını zorlamak için akıllı politika motorları kullanabileceklerdir.
• Yapılandırma sapmalarını ve farklılıkları otomatik olarak tespit edebileceklerdir.
• Teslimat iş akışlarına gerçek zamanlı uyumluluk raporlamasını entegre edebileceklerdir.

Eğitim Biçimi

• Pratik örneklerle desteklenen eğitmen rehberli sunumlar.
• Gerçek dünya CI/CD uyumluluk senaryolarına odaklanan pratik alıştırmalar.
• Kontrollü DevSecOps laboratuvar ortamında uygulanan deneyler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Kuruluşunuz özelleştirilmiş uyumluluk entegrasyonlarına ihtiyaç duyuyorsa, lütfen bize ulaşın.

GitHub Copilot, kodlama yardımcıları arasında yer alan bir yapay zeka destekli araçtır. Bu araç, YAML yapılandırma dosyaları, GitHub Actions ve dağıtım betikleri gibi DevOps işlemleri dahil olmak üzere geliştirme görevlerini otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Bu eğitim, eğitmen tarafından yönetilen canlı bir kurs (çevrimiçi veya kurum içi) olup, GitHub Copilot'u kullanarak DevOps görevlerini basitleştirme, otomasyonu geliştirme ve verimliliği artırma konusunda başlangıç düzeyindeki ve orta düzeyde profesyoneller hedeflenmektedir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Copilot'u kabuk betikleri, yapılandırma ve CI/CD hattı ile kullanabilme.
• YAML dosyalarında ve GitHub Actions'ta yapay zeka kod tamamlamasını kullanabilme.
• Test, dağıtım ve otomasyon iş akışlarını hızlandırmaya yardımcı olma.
• Yapay zeka sınırlamalarını ve en iyi uygulamaları anlayarak Copilot'u sorumlu bir şekilde kullanabilme.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

AI ile DevSecOps, yapay zeka'yı yazılım teslimat döngüsü boyunca zafiyetleri proaktif olarak tespit etmek, güvenlik ilkelerini uygulamak ve yanıt eylemlerini otomatikleştirmek için DevOps havuzlarına entegre etme uygulamasıdır.

Bu eğitmenle yapılan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), gelişmiş düzeydeki DevOps ve güvenlik uzmanlarını, geliştirme ve dağıtım havuzu boyunca güvenlik otomasyonunu geliştirmek için AI tabanlı araçlar ve uygulamaları kullanmaya isteyenleri hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CI/CD havuzlarına yapay zeka destekli güvenlik araçlarını entegre etmek.
• Yapay zeka ile güçlendirilmiş statik ve dinamik analizi kullanarak daha erken sorunları tespit etmek.
• Gizli bilgileri algılama, kod zafiyetleri taraması ve bağımlılık risk analizi işlemlerini otomatikleştirmek.
• Akıllı teknikler kullanarak proaktif tehdit modellemesi ve politika uygulamasını etkinleştirme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışmalar.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamalı işlemler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bizimle iletişime geçin.

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.

LLM'lar ve AutoGen, CrewAI gibi otonom aracı çerçeveleri, değişiklik izlemeyi, test oluşturmaya ve uyarı önceliği belirleme gibi görevleri insan benzeri işbirliği ve karar alma simülasyonu yoluyla DevOps ekibinin otomasyonunu yeniden tanımlamaktadır.

Bu eğitmen yönlü, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi), büyük dil modelleri (LLM'lar) ve çoklu-aracı sistemleri kullanarak DevOps otomasyon iş akışları tasarlamayı ve uygulamayı öğrenmek isteyen üst düzey mühendisler için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• CI/CD iş akışlarına LLM dayalı aracıları entegre edebilir.
• Otomatik test oluşturma, commit analizi ve değişiklik özeti oluşturma gibi görevleri aracılar kullanarak otomatize edebilir.
• Uyarı önceliği belirleme, yanıt oluşturma ve DevOps önerileri sunma için birden fazla aracın koordinasyonunu sağlayabilir.
• Açık kaynak çerçeveleri kullanarak güvenli ve bakımı kolay aracı destekli iş akışları oluşturabilir.

Eğitim Biçimi

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

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Tahmine dayalı derleme optimizasyonu, makine öğrenimini kullanarak derleme davranışını analiz etmek ve güvenilirliği, hızını ve kaynak kullanımını artırmak için uygulanan bir yöntemdir.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki mühendislik profesyonellerine yönelik olup, otomasyon, tahmin ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak derleme hatlarını iyileştirmeyi hedefler.

Bu kursun tamamlanmasının ardından katılımcılar şunları yapabilecek:

• Derleme performans desenlerini değerlendirmek için ML teknikleri uygulayın.
• Geçmiş derleme günlüklerine dayalı olarak derleme hatalarını tespit edin ve tahmin edin.
• Derleme sürelerini azaltmak için ML destekli önbellekleme stratejileri uygulayın.
• Tahmine dayalı analitikleri mevcut CI/CD iş akışlarına entegre edin.

Kurs Formatı

• Eğitmen rehberli dersler ve işbirlikçi tartışmalar.
• Derleme verilerini analiz etme ve modelleme üzerine odaklanan pratik alıştırmalar.
• Benzetimci CI/CD ortamında elden deneme uygulaması.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi belirli araç zincirlerine veya ortamlara uyumlu hale getirmek için, programı özelleştirmemizi sağlamak üzere bizimle iletişime geçin.