Schulungsübersicht

Einführung in CI/CD Pipelines und Kubiya AI

  • Überblick über CI/CD-Konzepte und -Prozesse
  • Einführung in Kubiya AI und seine Rolle bei der DevOps-Automatisierung
  • Untersuchung der wichtigsten Funktionen von Kubiya AI

Integration von Kubiya AI mit gängigen CI/CD-Tools

  • Einrichten von Kubiya AI mit Jenkins
  • Integration von Kubiya AI mit GitLab CI
  • Verbindung von Kubiya AI mit Docker-basierten Pipelines

Automatisierung von CI/CD-Pipeline-Aufgaben mit Kubiya AI

  • KI-gestützte Automatisierung für Build-, Test- und Deployment-Phasen
  • Weniger manuelle Eingriffe durch KI-Automatisierung
  • Rationalisierung der Pipeline-Verwaltung und Fehlerbehebung

Überwachung und Verwaltung von CI/CD-Pipelines mithilfe von KI

  • Überwachung des Zustands der Pipeline in Echtzeit
  • Proaktive Problemerkennung mithilfe von KI-Analysen
  • Automatisierte Benachrichtigungen und Workflows zur Problemlösung

Fortgeschrittene KI-Anwendungen in CI/CD-Pipelines

  • KI-gesteuerte Optimierung der Ressourcenzuweisung
  • Prädiktive Analysen für Pipeline-Ausfälle
  • KI-basierte Erkennung von Anomalien in CI/CD-Pipelines

CI/CD-Pipeline-Sicherheitsverbesserung mit KI

  • Nutzung von KI zur Erkennung von Sicherheitsschwachstellen
  • Verbesserung von Code-Review-Prozessen durch KI
  • Sicherstellung der Compliance mit automatisierten KI-gestützten Prüfungen

Skalierung von CI/CD-Pipelines mit KI

  • Einsatz von KI zur Verwaltung großer DevOps Umgebungen
  • Automatisierte Skalierung der CI/CD-Infrastruktur
  • Fallstudien zur KI-gestützten Skalierbarkeit in der Produktion

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von CI/CD-Pipelines
  • Erfahrung mit DevOps-Tools (z. B. Jenkins, GitLab)
  • Vertrautheit mit Automatisierungsprozessen

Zielgruppe

  • DevOps-Ingenieure
  • CI/CD-Pipeline-Manager
  • Experten für Infrastruktur-Automatisierung
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (1)

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