Kursus Pelatihan AI untuk DevOps: Mengintegrasikan Kecerdasan ke dalam Pipelines CI/CD

Penyebaran berbasis AI adalah pendekatan yang menggunakan pembelajaran mesin dan otomasi untuk membimbing strategi penyebaran, mendeteksi anomali, dan memicu rollback otomatis jika diperlukan.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mengoptimalkan pipeline penyebaran dengan pengambilan keputusan berbasis AI dan kemampuan ketahanan.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengimplementasikan strategi penyebaran yang didukung AI untuk penyebaran lebih aman.
• Memprakirakan risiko penyebaran menggunakan wawasan berbasis pembelajaran mesin.
• Mengintegrasikan alur kerja rollback otomatis berdasarkan deteksi anomali.
• Meningkatkan keteramatan untuk mendukung orkestrasi yang cerdas.

Format Kursus

• Demonstrasi yang dipandu instruktur dengan penyelaman teknis mendalam.
• Skenario praktis yang fokus pada eksperimen penyebaran.
• Laboratorium praktis yang mensimulasikan tantangan orkestrasi dunia nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Integrasi yang disesuaikan, dukungan toolchain, atau penyesuaian alur kerja dapat diatur atas permintaan.

Kontrol rollout berbasis AI adalah pendekatan yang menerapkan pembelajaran mesin, analisis pola, dan model keputusan adaptif ke operasi feature flag dan alur kerja canary testing.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur tingkat menengah dan pemimpin teknis yang ingin meningkatkan keandalan rilis dan mengoptimalkan keputusan eksposur fitur menggunakan analisis berbasis AI.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan model keputusan berbasis AI untuk menilai risiko eksposur fitur baru.
• Mengotomatisasi analisis canary menggunakan indikator kinerja, perilaku, dan operasional.
• Mengintegrasikan sistem penilaian cerdas ke platform feature flag.
• Mendesain strategi rollout yang menyesuaikan dinamis berdasarkan data real-time.

Format Kursus

• Diskusi terarah yang didukung oleh skenario dunia nyata.
• Latihan praktis yang menekankan strategi rollout berbasis AI.
• Implementasi praktis dalam lingkungan feature flag dan canary simulasi.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk menata konten yang disesuaikan atau mengintegrasikan alat khusus organisasi, silakan hubungi kami.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) semakin banyak digunakan untuk memprediksi insiden sebelum terjadi dan mengotomatiskan analisis penyebab akar (RCA) untuk meminimalkan downtime dan mempercepat resolusi.

Pelatihan yang dipandu instruktur ini (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional IT tingkat lanjut yang ingin mengimplementasikan analisis prediktif, otomatisasi pemulihan, dan desain workflow RCA yang cerdas menggunakan alat AIOps dan model pembelajaran mesin.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun dan melatih model ML untuk mendeteksi pola yang mengarah pada kegagalan sistem.
• Mengotomatiskan workflow RCA berdasarkan korelasi log dan metrik multi-sumber.
• Mengintegrasikan proses peringatan dan pemulihan ke dalam platform yang ada.
• Menyebarkan dan mengembangkan pipa AIOps cerdas di lingkungan produksi.

Format Pelatihan

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan di lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) adalah praktik yang menerapkan machine learning dan analitik untuk otomatisasi dan peningkatan operasi TI, khususnya di bidang monitoring, deteksi insiden, dan respons.

Pelatihan ini dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional operasi IT tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik AIOps untuk mengorelasikan metrik dan log, mengurangi kebisingan pengingat, dan meningkatkan observabilitas melalui otomatisasi cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip dan arsitektur platform AIOps.
• Mengorelasikan data lintas log, metrik, dan jejak untuk mengidentifikasi penyebab akar masalah.
• Mengurangi kelelahan pengingat melalui filter cerdas dan penekanan kebisingan.
• Menggunakan alat open-source atau komersial untuk memantau dan merespons insiden secara otomatis.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan di lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pipa AIOps yang dibangun sepenuhnya menggunakan alat sumber terbuka memungkinkan tim untuk merancang solusi yang efisien dan fleksibel untuk observabilitas, deteksi anomali, dan pemberitahuan cerdas di lingkungan produksi.

Pelatihan bertolak dari instruktur (daring atau tatap muka) ini ditujukan kepada insinyur tingkat lanjutan yang ingin membangun dan menyediakan pipa AIOps end-to-end menggunakan alat seperti Prometheus, ELK, Grafana, dan model ML kustom.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Merancang arsitektur AIOps dengan hanya menggunakan komponen sumber terbuka.
• Mengumpulkan dan menormalisasi data dari log, metrik, dan jejak.
• Menerapkan model ML untuk mendeteksi anomali dan memprediksi insiden.
• Memperotomatisasi pemberitahuan dan mitigasi menggunakan alat terbuka.

Format Kursus

• Presentasi interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pembangkitan tes berbasis AI adalah kumpulan teknik dan alat yang mengotomatisasi pembuatan kasus uji dan memprediksi celah pengujian menggunakan pembelajaran mesin.

Pelatihan langsung ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin menerapkan teknik AI untuk menghasilkan tes secara otomatis dan memprediksi area-area dengan cakupan tidak mencukupi.

Setelah menyelesaikan workshop ini, peserta akan siap untuk:

• Memanfaatkan model AI untuk menghasilkan skenario tes unit, integrasi, dan end-to-end yang efektif.
• Menganalisis kode menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi potensi blind spot cakupan.
• Mengintegrasikan pembangkitan tes berbasis AI ke dalam alur kerja CI/CD.
• Mengoptimalkan strategi pengujian berdasarkan analitik prediktif kegagalan.

Format Kursus

• Ceramah teknis yang dibimbing dengan dukungan wawasan ahli.
• Sesi latihan berbasis skenario dan latihan praktik langsung.
• Eksperimen terapkan dalam lingkungan pengujian yang dikendalikan.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Jika Anda memerlukan pelatihan ini disesuaikan dengan toolchain atau alur kerja Anda, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Otomasi QA berbasis AI meningkatkan pengujian tradisional dengan menghasilkan kasus uji cerdas, mengoptimalkan cakupan regresi, dan mengintegrasikan gerbang kualitas yang cerdas ke dalam pipa CI/CD untuk pengiriman perangkat lunak yang skalabel dan andal.

Pelatihan ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan kepada profesional QA dan DevOps tingkat menengah yang ingin menerapkan alat AI untuk mengotomasi dan memperluas jaminan kualitas dalam alur kerja integrasi dan penyebaran berkelanjutan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menghasilkan, memprioritaskan, dan memelihara tes menggunakan platform otomasi berbasis AI.
• Mengintegrasikan gerbang kualitas yang cerdas ke dalam pipa CI/CD untuk mencegah regresi.
• Menggunakan AI untuk pengujian eksplorasi, prediksi cacat, dan analisis ketidakstabilan tes.
• Mengoptimalkan waktu pengujian dan cakupan di proyek-proyek agile yang cepat bergerak.

Format Kursus

• Ceramah dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan di lingkungan live-lab.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menata.

Pemantauan kepatuhan yang didukung AI adalah disiplin yang menerapkan otomatisasi cerdas untuk mendeteksi, menegakkan, dan memvalidasi persyaratan kebijakan di seluruh siklus pengiriman perangkat lunak.

Pelatihan langsung ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan kontrol kepatuhan berbasis AI ke dalam pipa CI/CD mereka.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dilengkapi untuk:

• Menerapkan pemeriksaan berbasis AI untuk mengidentifikasi celah kepatuhan selama pembuatan perangkat lunak.
• Menggunakan mesin kebijakan cerdas untuk menegakkan standar regulasi, keamanan, dan lisensi.
• Mendeteksi pergeseran konfigurasi dan penyimpangan secara otomatis.
• Menyertakan laporan kepatuhan real-time ke dalam alur kerja pengiriman.

Format Kursus

• Presentasi yang dipandu instruktur disertai contoh praktis.
• Latihan praktis yang berfokus pada skenario kepatuhan CI/CD dunia nyata.
• Eksperimen teraplikasi dalam lingkungan lab DevSecOps yang terkontrol.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Jika organisasi Anda memerlukan integrasi kepatuhan yang disesuaikan, silakan hubungi kami untuk membuat penyesuaian.

GitHub Copilot adalah asisten coding berdaya AI yang membantu mengotomatisasi tugas-tugas pengembangan, termasuk operasi DevOps seperti penulisan konfigurasi YAML, GitHub Actions, dan skrip deployment.

Pelatihan ini dijalankan oleh instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan GitHub Copilot untuk mempermudah tugas-tugas DevOps, meningkatkan otomatisasi, dan meningkatkan produktivitas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan GitHub Copilot untuk membantu penulisan skrip shell, konfigurasi, dan pipeline CI/CD.
• Memanfaatkan kompletasi kode AI dalam file YAML dan GitHub Actions.
• Mempercepat pengujian, deployment, dan workflow otomatisasi.
• Menggunakan Copilot secara bertanggung jawab dengan memahami batasan AI dan praktik terbaik.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan live-lab.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyusun.

DevSecOps dengan AI adalah praktik mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam DevOps pipelines untuk mendeteksi proaktif kerentanan, menerapkan kebijakan keamanan, dan memperotomatisasi tindakan respons selama siklus hidup pengiriman perangkat lunak.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur (daring atau tatap muka) ditujukan bagi profesional DevOps tingkat menengah dan keamanan yang ingin menerapkan alat dan praktik berbasis AI untuk meningkatkan otomatisasi keamanan di sepanjang pipa pengembangan dan penempatan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyisipkan alat keamanan yang didorong AI ke dalam CI/CD pipelines.
• Menggunakan analisis statis dan dinamis yang dipowered oleh AI untuk mendeteksi masalah lebih awal.
• Memperotomatisasi deteksi rahasia, pemindaian kerentanan kode, dan analisis risiko ketergantungan.
• Mengaktifkan modeling ancaman proaktif dan penerapan kebijakan menggunakan teknik yang cerdas.

Format Kursus

• Presentasi interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi praktek di lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Platform-platform AIOps seperti Splunk, Moogsoft, dan Dynatrace menyediakan kemampuan yang kuat untuk mendeteksi anomali, mengkorelasikan peringatan, dan mengotomatiskan respons di lingkungan IT skala besar.

Pelatihan langsung ini (daring atau offline) ditujukan untuk tim IT perusahaan tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan alat AIOps ke dalam stack observability dan alur kerja operasional mereka yang sudah ada.

Setelah selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasi dan integrasi Splunk, Moogsoft, dan Dynatrace ke dalam arsitektur AIOps yang terintegrasi.
• Mengkorelasikan metrik, log, dan acara di sistem distribusi menggunakan analisis berbasis AI.
• Mengotomatiskan deteksi insiden, prioritas, dan respons dengan alur kerja bawaan dan custom.
• Memaksimalkan kinerja, mengurangi MTTR, dan meningkatkan efisiensi operasional pada skala perusahaan.

Format Kursus

• Kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium live.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Prometheus dan Grafana adalah alat yang secara luas diterapkan untuk observabilitas dalam infrastruktur modern, sedangkan machine learning meningkatkan alat-alat ini dengan wawasan prediktif dan cerdas untuk otomatisasi keputusan operasional.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (daring atau di tempat) ini ditujukan kepada profesional observabilitas level menengah yang ingin memodernisasi infrastruktur pemantauan mereka dengan mengintegrasikan praktik AIOps menggunakan Prometheus, Grafana, dan teknik ML.

Dengan selesainya pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasi Prometheus dan Grafana untuk observabilitas di seluruh sistem dan layanan.
• Mengumpulkan, menyimpan, dan memvisualisasikan data time series berkualitas tinggi.
• Menerapkan model machine learning untuk deteksi anomali dan peramalan.
• Membangun aturan pemberitahuan cerdas berbasis wawasan prediktif.

Format Kursus

• Diskusi dan kuliah interaktif.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung di lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Model bahasa besar (LLMs) dan kerangka kerja agen otonom seperti AutoGen dan CrewAI sedang mengubah cara tim DevOps mengotomatiskan tugas seperti pelacakan perubahan, pembuatan tes, dan peninjauan alert dengan mensimulasikan kolaborasi dan pengambilan keputusan yang mirip manusia.

Pelatihan langsung (daring atau di tempat) ini ditujukan untuk insinyur tingkat lanjut yang ingin merancang dan menerapkan alur kerja otomatisasi DevOps yang didukung oleh model bahasa besar (LLMs) dan sistem multi-agent.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengintegrasikan agen berbasis LLM ke dalam alur kerja CI/CD untuk otomatisasi yang cerdas.
• Mengotomatiskan pembuatan tes, analisis komit, dan ringkasan perubahan menggunakan agen.
• Menyelaraskan beberapa agen untuk menangani alert, menghasilkan respons, dan memberikan rekomendasi DevOps.
• Membangun alur kerja yang aman dan mudah dipertahankan berdaya agen menggunakan kerangka kerja sumber terbuka.

Format Kursus

• Lecture interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Pelaksanaan langsung dalam lingkungan laboratorium hidup.

Opsi Pemaduan Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Optimasi pembangunan prediktif adalah praktik menggunakan machine learning untuk menganalisis perilaku pembangunan dan meningkatkan keandalan, kecepatan, dan penggunaan sumber daya.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional teknik tingkat menengah yang ingin meningkatkan pipeline pembangunan melalui otomatisasi, prediksi, dan caching cerdas menggunakan teknik machine learning.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan teknik ML untuk menilai pola kinerja pembangunan.
• Mendeteksi dan memprediksi kegagalan pembangunan berdasarkan log pembangunan historis.
• Mengimplementasikan strategi caching yang didukung ML untuk mengurangi durasi pembangunan.
• Menyatukan analitik prediktif ke dalam workflow CI/CD yang ada.

Format Kursus

• Ceramah yang dipandu instruktur dan diskusi kolaboratif.
• Latihan praktis berfokus pada analisis dan pemodelan data pembangunan.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan CI/CD simulasi.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk menyesuaikan pelatihan ini ke alat atau lingkungan tertentu, silakan hubungi kami untuk menyesuaikan program.

Automasi sembuh sendiri adalah praktik menggunakan sistem cerdas untuk mendeteksi kegagalan pipa, mengidentifikasi penyebab utama, dan memicu tindakan pemulihan waktu nyata.

Pelatihan yang dipandu instruktur ini (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mengintegrasikan deteksi insiden berbasis AI dan pemulihan otomatis ke dalam pipa pengiriman mereka.

Setelah menyelesaikan kursus ini, peserta akan memperoleh kemampuan untuk:

• Memantau pipa menggunakan model deteksi anomali berbasis AI.
• Mendesain alur kerja pemulihan otomatis untuk menyelesaikan kegagalan secara instan.
• Mengimplementasikan loop umpan balik cerdas yang mencegah masalah berulang.
• Meningkatkan ketahanan dan keandalan secara keseluruhan di sistem CI/CD.

Format Kursus

• Penyajian yang dipandu ahli dengan contoh-contoh dunia nyata.
• Latihan terapan fokus pada tantangan keandalan pipa.
• Pengembangan mekanisme penyelesaian otomatis dalam setup laboratorium.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk konten yang disesuaikan mengatasi alur kerja atau kebutuhan respons insiden organisasi Anda, silakan hubungi kami untuk membuat janji.