Formation GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity

AI for DevOps is the application of artificial intelligence to enhance continuous integration, testing, deployment, and delivery processes with intelligent automation and optimization techniques.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps professionals who wish to incorporate AI and machine learning into their CI/CD pipelines to improve speed, accuracy, and quality.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate AI tools into CI/CD workflows for intelligent automation.
• Apply AI-based testing, code analysis, and change impact detection.
• Optimize build and deployment strategies using predictive insights.
• Implement traceability and continuous improvement using AI-enhanced feedback loops.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

(AIOps) est de plus en plus utilisé pour prédire les incidents avant qu'ils se produisent et automatiser l'analyse des causes根本答案应该是自然语言，这里给出的是一部分内容被错误翻译成中文的结果。让我重新组织并提供正确的法语翻译：

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

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels IT avancés souhaitant mettre en œuvre l'analyse prédictive, automatiser la rémédiation et concevoir des flux de travail intelligents d'analyse des causes racines à l'aide des outils AIOps et des modèles d'apprentissage automatique.

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

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

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Bien des exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement lab live.

Options de personnalisation du cours

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

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, notamment dans le domaine du monitoring, de la détection d'incidents et des réponses.

Cette formation en direct dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires des opérations IT qui souhaitent mettre en œuvre les techniques AIOps pour corrélérer les métriques et journaux, réduire le bruit des alertes et améliorer l'observabilité par 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 le désenchantement causé par les alertes 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 automatisée.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• 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 faire des arrangements.

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Enterprise AIOps platforms like Splunk, Moogsoft, and Dynatrace provide powerful capabilities for detecting anomalies, correlating alerts, and automating responses across large-scale IT environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level enterprise IT teams who wish to integrate AIOps tools into their existing observability stack and operational workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Configure and integrate Splunk, Moogsoft, and Dynatrace into a unified AIOps architecture.
• Correlate metrics, logs, and events across distributed systems using AI-driven analysis.
• Automate incident detection, prioritization, and response with built-in and custom workflows.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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Prometheus et Grafana sont des outils largement adoptés pour l’observabilité dans les infrastructures modernes, tandis que l’apprentissage automatique améliore ces outils avec des analyses prédictives et intelligentes afin d'automatiser les décisions opérationnelles.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) encadrée par 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 des techniques d'apprentissage automatique.

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

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

Format de la formation

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

Options de personnalisation du cours

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LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

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