Formation AI-Driven Deployment Orchestration & Auto-Rollback

AI for DevOps est l'application de l'intelligence artificielle pour améliorer les processus d'intégration continue, de test, de déploiement et de livraison avec des techniques d'automatisation et d'optimisation intelligentes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur est destinée aux professionnels intermédiaires DevOps qui souhaitent intégrer l'IA et l'apprentissage automatique dans leurs pipelines CI/CD pour améliorer la vitesse, l'exactitude et la qualité.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Intégrer des outils d'IA dans les workflows CI/CD pour une automatisation intelligente.
• Appliquer des tests basés sur l'IA, l'analyse de code et la détection d'impact des modifications.
• Optimiser les stratégies de construction et de déploiement à l'aide d'insights prédictifs.
• Mettre en œuvre une traçabilité et une amélioration continue grâce aux boucles de rétroaction renforcées par IA.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations IT) est de plus en plus utilisée pour prédire les incidents avant qu'ils ne se produisent et automatiser l'analyse des causes racines (RCA) afin de minimiser les temps d'arrêt et accélérer la résolution.

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels IT avancés qui souhaitent mettre en œuvre l'analyse prédictive, automatiser le remédiation et concevoir des flux de travail intelligents RCA à l'aide d'outils AIOps et de modèles d'apprentissage automatique.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Construire et former des modèles ML pour détecter les motifs menant à des pannes du système.
• Automatiser les flux de travail RCA basés sur la corrélation multi-source de journaux et de métriques.
• Intégrer les processus d'alertes et de remédiation dans des plateformes existantes.
• Déployer et échelonner des pipelines intelligents AIOps dans des environnements de production.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreuses exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations IT) est une pratique qui applique l'apprentissage automatique et l'analyse pour automatiser et améliorer les opérations IT, en particulier dans les domaines de la surveillance, la détection des incidents et la réponse.

Cette formation dispensée par un instructeur (en ligne ou sur site) s’adresse aux professionnels intermédiaires des opérations IT qui souhaitent mettre en œuvre des techniques AIOps pour corrélérer les métriques et journaux, réduire le bruit d'alerte et améliorer l'observabilité grâce à une automatisation intelligente.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et l'architecture des plateformes AIOps.
• Corréler les données entre journaux, métriques et traces pour identifier les causes racines.
• Réduire la fatigue d’alerte grâce au filtrage intelligent et à la suppression du bruit.
• Utiliser des outils open source ou commerciaux pour surveiller et répondre aux incidents de manière automatique.

Format de la Formation

• Cours interactif avec discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Un pipeline AIOps construit entièrement avec des outils open-source permet aux équipes de concevoir des solutions économiques et flexibles pour l'observabilité, la détection d'anomalies et les alertes intelligentes dans les environnements de production.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur s'adresse aux ingénieurs高级级别，希望使用Prometheus、ELK、Grafana和自定义ML模型构建和部署端到端的AIOps管道。

通过本培训，参与者将能够：

• 使用仅开源组件设计一个AIOps架构。
• 收集并标准化来自日志、指标和跟踪的数据。
• 应用ML模型以检测异常并预测事件。
• 使用开源工具自动化警报和补救措施。

课程格式

• 讲座与讨论互动。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中实施操作。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

L'automatisation de la qualité grâce à l'intelligence artificielle (IA) améliore les tests traditionnels en générant des cas de test intelligents, en optimisant la couverture de régression et en intégrant des portes de qualité intelligentes dans les pipelines CI/CD pour une livraison logicielle évolutive et fiable.

Cette formation dirigée par un formateur (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la qualité intermédiaires qui souhaitent utiliser des outils basés sur l'IA pour automatiser et échelonner l'assurance qualité dans les flux de travail d'intégration continue et de déploiement.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Générer, prioriser et maintenir des tests à l'aide de plateformes automatisées pilotées par l'IA.
• Intégrer des portes de qualité intelligentes dans les pipelines CI/CD pour prévenir les régressions.
• Utiliser l’IA pour le test exploratoire, la prédiction des défauts et l'analyse de la fragilité des tests.
• Optimiser le temps et la couverture des tests sur des projets agiles en constante évolution.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une formation adaptée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en faire la demande.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

GitHub Copilot est un assistant de codage alimenté par l'IA qui aide à automatiser les tâches de développement, notamment les opérations DevOps telles que l'écriture de configurations YAML, des actions GitHub et des scripts de déploiement.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser GitHub Copilot pour rationaliser les tâches DevOps, améliorer l'automatisation et augmenter la productivité.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser GitHub Copilot pour aider à l'écriture de scripts shell, de configurations et de pipelines CI/CD.
• Tirer parti des suggestions de code AI dans les fichiers YAML et les actions GitHub.
• Accélérer les workflows de tests, de déploiement et d'automatisation.
• Utiliser Copilot de manière responsable en comprenant les limitations de l'IA et les bonnes pratiques.

Format du cours

• Cours interactif avec discussions.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

La DevSecOps avec IA consiste à intégrer l'intelligence artificielle dans les pipelines DevOps pour détecter proactivement les vulnérabilités, faire respecter les politiques de sécurité et automatiser les actions de réponse tout au long du cycle de livraison logicielle.

Cette formation dispensée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires en DevOps et en sécurité qui souhaitent utiliser des outils et pratiques basés sur l'IA pour améliorer la mise en œuvre automatisée de la sécurité dans les pipelines de développement et de déploiement.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Intégrer des outils de sécurité pilotés par l'IA dans les pipelines CI/CD.
• Utiliser l'analyse statique et dynamique alimentée par l'IA pour détecter plus tôt les problèmes.
• Automatiser la détection de secrets, l'examen des vulnérabilités du code et l'analyse des risques d'interdépendances.
• Activer le modélisation proactive des menaces et le respect des politiques en utilisant des techniques intelligentes.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Les plateformes d'entreprise AIOps comme Splunk, Moogsoft et Dynatrace offrent des capacités puissantes pour détecter les anomalies, corrélées les alertes et automatiser les réponses dans des environnements IT à grande échelle.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), est destinée aux équipes IT intermédiaires d'entreprise qui souhaitent intégrer des outils AIOps dans leur stack de visibilité et leurs flux de travail opérationnels existants.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et intégrer Splunk, Moogsoft et Dynatrace dans une architecture AIOps unifiée.
• Corréler des métriques, des journaux et des événements sur des systèmes distribués en utilisant une analyse pilotée par l'IA.
• Automatiser la détection d’incidents, leur priorisation et leurs réponses avec des flux de travail intégrés et personnalisés.
• Optimiser les performances, réduire le MTTR et améliorer l'efficacité opérationnelle à grande échelle entreprise.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Les outils Prometheus et Grafana sont largement adoptés pour l'observabilité dans les infrastructures modernes, tandis que l'apprentissage automatique améliore ces outils avec des insights prédictifs et intelligents pour automatiser les décisions d'exploitation.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) sous la direction d'un instructeur s'adresse aux professionnels intermédiaires de l'observabilité qui souhaitent moderniser leur infrastructure de surveillance en intégrant des pratiques AIOps à l'aide de Prometheus, Grafana et de techniques ML.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Prometheus et Grafana pour l'observabilité au sein des systèmes et services.
• Collecter, stocker et visualiser des données de séries temporelles de haute qualité.
• Appliquer des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et la prévision.
• Créer des règles d'alerte intelligentes basées sur des insights prédictifs.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreuses exercices et pratique.
• Réalisation d'une mise en œuvre en environnement lab live.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Les LLM et les cadres d'agents autonomes comme AutoGen et CrewAI redéfinissent la façon dont les équipes de DevOps automatisent des tâches telles que le suivi des modifications, la génération de tests et la tripartition des alertes en simulant une collaboration et un processus décisionnel humain.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs avancés qui souhaitent concevoir et mettre en œuvre des workflows d'automatisation de DevOps alimentés par des grands modèles de langage (LLM) et des systèmes multi-agents.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de:

• Intégrer des agents basés sur les LLM dans les workflows CI/CD pour une automatisation intelligente.
• Automatiser la génération de tests, l'analyse des commits et les résumés des modifications à l'aide d'agents.
• Coordonner plusieurs agents pour la tripartition des alertes, la génération de réponses et fournir des recommandations DevOps.
• Construire des workflows alimentés par des agents sécurisés et maintenables en utilisant des frameworks open source.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Bonsoir d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.

On completion of this course, participants will gain the ability to:

• Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
• Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
• Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
• Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.

Format of the Course

• Expert-led presentations with real-world examples.
• Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
• Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.

Course Customization Options

• For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.