Plan du cours

Introduction à l'IA dans DevOps

  • Qu'est-ce que l'IA pour DevOps ?
  • Cas d'utilisation et avantages de l'IA dans les pipelines CI/CD
  • Aperçu des outils et plateformes supportant l'automatisation basée sur l'IA

Développement de code assisté par IA et revue de code

  • Utilisation de GitHub Copilot et d'outils similaires pour la complétion de code
  • Vérifications de qualité de code basées sur l'IA et suggestions
  • Génération de tests et détection de vulnérabilités automatiques

Conception intelligente des pipelines CI/CD

  • Configuration de Jenkins ou GitHub Actions avec des étapes améliorées par l'IA
  • Déclenchement prédictif de build et détection intelligente de rollbacks
  • Ajustements dynamiques des pipelines basés sur les performances historiques

Automatisation de tests basée sur l'IA

  • Génération et priorisation de tests basées sur l'IA (par exemple, Testim, mabl)
  • Analyse de régression des tests utilisant le machine learning
  • Réduction de la flakiness et du temps d'exécution des tests grâce à des insights basés sur les données

Analyse statique et dynamique avec l'IA

  • Intégration de SonarQube et d'outils similaires dans les pipelines
  • Détection automatique des problèmes de code et suggestions de refactoring
  • Analyse d'impact et profilage de risque du code

Surveillance, feedback et amélioration continue

  • Outils de surveillance basés sur l'IA et détection d'anomalies
  • Utilisation de modèles ML pour apprendre des résultats de déploiement
  • Création de boucles de feedback automatisées tout au long du cycle de développement logiciel (SDLC)

Études de cas et intégration pratique

  • Exemples d'intégration d'IA dans les pipelines CI/CD en environnements d'entreprise
  • Intégration avec des plateformes cloud natives et microservices
  • Défis, recommandations et meilleures pratiques

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Expérience avec DevOps et les flux de travail CI/CD
  • Connaissance de base des outils de contrôle de version et d'automatisation
  • Familiarité avec les concepts de tests et de déploiement logiciel

Public cible

  • Ingénieurs DevOps et équipes de plateforme
  • Responsables d'automatisation QA et ingénieurs de test
  • Architectes logiciels et gestionnaires de release
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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