Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction à l'IA dans le DevOps

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

Développement et revue de code assistés par l'IA

  • Utilisation de GitHub Copilot et outils similaires pour la complétion de code
  • Contrôles de qualité du code et suggestions basés sur l'IA
  • Génération automatique de tests et détection des vulnérabilités

Conception de pipelines CI/CD intelligents

  • Configuration de Jenkins ou GitHub Actions avec des étapes enrichies par l'IA
  • Déclenchement prédictif des builds et détection intelligente des retours en arrière (rollbacks)
  • Ajustements dynamiques des pipelines basés sur les performances historiques

Automatisation des tests alimentée par l'IA

  • Génération et priorisation des tests pilotées par l'IA (par ex. Testim, mabl)
  • Analyse des tests de régression utilisant le machine learning
  • Réduction de l'instabilité (flakiness) et du temps d'exécution des tests grâce à des analyses fondées sur les données

Analyse statique et dynamique avec l'IA

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

Surveillance, rétroaction et amélioration continue

  • Outils d'observabilité alimentés par l'IA et détection d'anomalies
  • Utilisation de modèles de ML pour apprendre des résultats de déploiement
  • Création de boucles de rétroaction automatisées à travers le cycle de vie du développement logiciel (SDLC)

Études de cas et intégration pratique

  • Exemples de CI/CD enrichi par l'IA dans des environnements d'entreprise
  • Intégration avec des plateformes cloud-native et des microservices
  • Défis, recommandations et bonnes pratiques

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience avec les workflows DevOps et CI/CD
  • Compréhension de base des outils de contrôle de version et d'automatisation
  • Familiarité avec les concepts de test logiciel et de déploiement

Public cible

  • Ingénieurs DevOps et équipes plateformes
  • Responsables de l'automatisation QA et ingénieurs tests
  • Architectes logiciels et chefs de release
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires