AI for DevOps：將智慧整合至 CI/CD 管線培訓

AI驅動的部署編排是一種利用機器學習和自動化來引導發布策略、檢測異常並在必要時觸發自動回滾的方法。

這項由導師指導的現場培訓（線上或線下）針對希望透過AI驅動決策能力和韌性優化部署管線的初級專業人士。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 實施AI協助的發布策略，以實現更安全的部署。
• 利用機器學習驅動的洞察預測部署風險。
• 整合基於異常檢測的自動回滾工作流程。
• 增強可觀察性以支援智能編排。

課程形式

• 導師指導的技術深度演示。
• 專注於部署實驗的實作情境。
• 模擬實際世界編排挑戰的實務練習。

課程客製化選項

• 可依需求安排客製化的整合、工具鏈支援或工作流程對齊。

AI 驅動的發布控制是一種將機器學習、模式分析和適應性決策模型應用於功能開關操作和漸進式發布工作流程的方法。

本課程由講師現場指導，提供線上或線下培訓。對象為中級工程師和技術負責人，旨在幫助他們透過 AI 分析提升發布可靠性，並優化功能曝光決策。

完成本課程後，學員將能夠：

• 應用基於 AI 的決策模型評估新功能曝光的風險。
• 利用性能、行為和操作指標自動化漸進式發布分析。
• 將智能評分系統整合至功能開關平台。
• 設計能根據即時資料動態調整的發布策略。

課程格式

• 結合真實場景的引導討論。
• 著重於 AI 增強型發布策略的實作練習。
• 在模擬的功能開關和漸進式發布環境中進行實務操作。

課程客製化選項

• 如需安排客製內容或整合組織專屬工具，請與我們聯繫。

本課程為在台灣舉辦、有導師指導的實戰培訓（線上或線下），主要面向希望將LLM和AI整合至監控、警報處理及事件分析工作流程的可觀測性工程師和SRE工程師。

AIOps（IT運作的AI）正被廣泛用於在事件發生前進行預測，並自動化根因分析（RCA），以減少停機時間並加快解決速度。

此為由講師帶領的現場培訓（線上或線下），目標對象為希望使用 AIOps 工具和機器學習模型來實現預測性分析、自動化修復及設計智能 RCA 工作流的高階 IT 專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 建構和訓練 ML 模型，以檢測導致系統故障的模式。
• 基於多來源日誌與指標的關聯性，自動化 RCA 工作流。
• 將警報與修復流程整合至現有平台。
• 在生產環境中部署並擴展智能 AIOps 管線。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在即時實驗室環境中的實作環節。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

AIOps（IT營運的人工智慧）是一種運用機器學習和分析技術，自動化並改善IT營運的實踐方法，特別是在監控、事件偵測與應變等領域。

本課程由講師帶領進行即時培訓（線上或線下），適合具備中階技能的IT營運專業人員，協助您運用AIOps技術關聯指標與日誌數據，降低告警雜訊，並透過智慧自動化提升可觀察性。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解AIOps平台的核心原則與架構。
• 關聯日誌、指標與追蹤資料，以找出根本原因。
• 透過智慧過濾與雜訊抑制，減少告警疲勞。
• 運用開源或商業工具，自動化監控與事件應變流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 於即時實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需為本課程安排客製化培訓，請與我們聯繫。

AIOps 管線完全採用開源工具建置，讓團隊能夠設計具成本效益且靈活的解決方案，用於生產環境中的可觀測性、異常檢測與智能警報。

此課程由講師帶領並提供實作訓練（線上或線下），主要對象為希望使用 Prometheus、ELK、Grafana 以及自訂機器學習模型等工具來建置並部署端到端 AIOps 管線的進階工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 僅利用開源元件設計 AIOps 架構。
• 收集並標準化來自日誌、指標和追蹤的數據。
• 應用機器學習模型檢測異常並預測事件。
• 使用開源工具自動化警報與修復流程。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。

AI 驅動的測試生成是一組利用機器學習自動創建測試用例並預測測試盲區的技术和工具。

本課程為實時培訓（線上或線下），旨在幫助中高級專業人士運用 AI 技術自動生成測試，並預測覆蓋範圍不足的領域。

完成本工作坊後，學員將能夠：

• 利用 AI 模型生成高效的單元、集成和端到端測試場景。
• 使用機器學習分析代碼庫，檢測潛在的覆蓋盲區。
• 將基於 AI 的測試生成整合至 CI/CD 工作流中。
• 根據預測性的故障分析優化測試策略。

課程格式

• 由專家指導的技術講座，輔以專業見解。
• 基於場景的實踐環節和動手練習。
• 在受控測試環境中進行應用實驗。

課程客製化選項

• 如果您需要本培訓針對您的工具鏈或工作流進行調整，請聯繫我們以安排。

AI驅動的QA自動化透過產生智慧測試用例、最佳化回歸覆蓋範圍，並將智能品質閘道整合至CI/CD管線，提升傳統測試能力，實現可扩展且可靠的軟體交付。

本課程為師資引導的實作培訓（線上或線下），目標受眾為希望將AI工具應用於持續整合與部署工作流程中的中階QA和DevOps專業人士，以自動化和擴展品質保證工作。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 使用AI驅動的自動化平台產生、優先排序並維護測試用例。
• 將智能QA閘道整合至CI/CD管線，以防止回歸問題。
• 利用AI進行探索性測試、缺陷預測和測試不穩定性分析。
• 在快速變動的敏捷專案中最佳化測試時間與覆蓋範圍。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需為本課程安排客製化培訓，請與我們聯繫。

此授課式培訓於 台灣 進行（線上或線下），旨在幫助SRE和DevOps工程師設計、建置並安全部署用於自主IT營運的AI代理。

AI輔助的合規監控是一項應用智能自動化來檢測、執行和驗證軟體交付生命週期中政策要求的專業領域。

這門由講師主導的即時培訓（線上或線下），旨在幫助具有中級經驗的專業人士，將AI驅動的合規控制措施整合到他們的CI/CD流程中。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 應用基於AI的檢查，在軟體構建過程中識別合規缺口。
• 使用智能政策引擎來執行法規、安全與授權標準。
• 自動檢測配置漂移與偏差。
• 將即時合規報告整合至交付工作流程中。

課程形式

• 講師引導的簡報，輔以實務案例說明。
• 著重於真實世界CI/CD合規情境的實作練習。
• 在受控的DevSecOps實驗室環境中進行應用實驗。

課程客製化選項

• 若您的組織需要客製化的合規整合方案，請聯繫我們安排。

AI的CI/CD是一種結構化的方法，透過持續整合與持續交付管線，自動化模型的封裝、測試、容器化和部署。

這項由講師指導的現場培訓（線上或線下）針對希望使用Docker和CI/CD平台自動化端到端AI模型交付工作流的中級專業人士設計。

當培訓結束時，學員將能夠：

• 為構建和測試AI模型容器建立自動化管線。
• 實現版本控制與模型生命週期的可復現性。
• 整合AI服務的自動化部署策略。
• 應用針對機器學習操作的CI/CD最佳實踐。

課程格式

• 講師引導的簡報與技術討論。
• 實作實驗室與動手實作的執行練習。
• 在受控環境中模擬真實的CI/CD工作流。

課程客製化選項

• 如果您的組織需要客製化的管線工作流或平台整合，請聯繫我們以調整此課程。

Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 等企業級 AIOps 平台提供強大功能，可在大規模 IT 環境中檢測異常、關聯警報並自動化響應。

此類培訓由講師現場授課（可線上或線下進行），適合希望將 AIOps 工具整合至現有可觀測性堆疊及營運工作流的初階以上企業 IT 團隊。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 配置並整合 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 到統一的 AIOps 架構中。
• 使用 AI 驅動的分析技術，在分散式系統中關聯指標、日誌與事件。
• 透過內建與自訂工作流，自動化事故檢測、優先級排序與響應流程。
• 優化效能，降低 MTTR（平均修復時間），提升企業規模下的營運效率。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作環節。
• 於即時實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排事宜。

Prometheus 和 Grafana 是現代基礎設施中廣泛採用的可觀察性工具，而機器學習則通過預測性和智能洞察來增強這些工具，從而自動化運營決策。

本講師主導的實時培訓（線上或線下）旨在幫助初級以上的可觀察性專業人士，通過整合使用 Prometheus、Grafana 和 ML 技術實施 AIOps 實踐，實現監控基礎設施的現代化。

完成本課程後，學員將能夠：

• 配置 Prometheus 和 Grafana，以實現跨系統和服務的可觀察性。
• 收集、存儲和可視化高質量的時間序列數據。
• 應用機器學習模型進行異常檢測和預測。
• 基於預測洞察構建智能告警規則。

課程格式

• 互動式授課與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實時實驗環境中進行動手實施。

課程定製選項

• 如需為本課程申請定製培訓，請聯繫我們以安排。

本培訓在台灣地區提供（線上或線下），由導師主導，針對需要建構規模化、健壯營運管道的ML工程師與平台團隊。

此由講師主導的現場培訓在台灣（線上或線下）進行，旨在幫助安全工程師和ML工程師識別、測試並防禦對ML模型和LLM驅動應用程序的攻擊。