Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar KI dalam Konteks DevOps

  • Apa itu Kecerdasan Buatan untuk DevOps?
  • Kasus penggunaan dan manfaat utama AI dalam alur kerja CI/CD
  • Gambaran umum mengenai alat serta platform yang mendukung otomatisasi cerdas

Pengembangan dan Peninjauan Kode Berbantuan AI

  • Memanfaatkan GitHub Copilot serta alat serupa untuk menyelesaikan kode secara otomatis
  • Pemeriksaan mutu kode dan rekomendasi berbasis KI
  • Pembentukan kasus pengujian serta deteksi celah keamanan secara otomatis

Perancangan Alur Kerja CI/CD yang Cerdas

  • Mengatur konfigurasi Jenkins atau GitHub Actions dengan elemen-elemen berbasis AI
  • Pemicuan pembangunan prediktif serta pendeteksian kebutuhan rollback secara cerdas
  • Penyesuaian alur kerja yang dinamis berdasarkan performa historis sistem

Otomatisasi Pengujian Berbasis KI

  • Generasi kasus pengujian serta penentuan prioritas menggunakan teknologi AI (contohnya Testim, mabl)
  • Analisis kasus regresi melalui pendekatan pembelajaran mesin
  • Pengurangan kemungkinan kesalahan serta waktu eksekusi pengujian dengan memanfaatkan analisis data

Analisis Statis dan Dinamis Menggunakan KI

  • Pengintegrasian SonarQube serta alat sejenis ke dalam siklus pengembangan
  • Deteksi otomatis terhadap pola penulisan kode yang tidak efisien dan usulan refaktorisasi
  • Analisis dampak perubahan serta penilaian tingkat risiko penggunaan kode tertentu

Pemantauan, Umpan Balik, dan Peningkatan Berkelanjutan

  • Penggunaan alat observabilitas cerdas serta pendeteksian anomali secara otomatis
  • Pemanfaatan model pembelajaran mesin untuk menganalisis hasil penyebaran perangkat lunak
  • Membangun mekanisme umpan balik sistematis di seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak

Studi Kasus dan Implementasi Praktis

  • Contoh keberhasilan penerapan KI dalam alur kerja CI/CD di lingkungan perusahaan besar
  • Integrasi dengan platform komputasi awan serta arsitektur mikroservis
  • Tantangan utama, rekomendasi penerapan, dan praktik terbaik dalam bidang ini

Kesimpulan serta Arah Pengembangan Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengalaman dalam menjalankan praktik DevOps dan alur kerja CI/CD
  • Pemahaman dasar mengenai sistem pengendalian versi serta alat otomatisasi
  • Pengetahuan umum tentang konsep pengujian perangkat lunak dan prosedur penyebaran

Target Peserta

  • Insinyur DevOps serta tim pengembang platform
  • Pemimpin otomatisasi QA dan insinyur pengujian
  • Arsitek perangkat lunak serta manajer rilis
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait