Kursus Pelatihan AI for Feature Flag & Canary Testing Strategy

AI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
• Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
• Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
• Enhance observability to support intelligent orchestration.

Format of the Course

• Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
• Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
• Practical labs simulating real-world orchestration challenges.

Course Customization Options

• Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.

AI for DevOps adalah penerapan kecerdasan buatan untuk meningkatkan proses integrasi kontinu, pengujian, deployment, dan pengiriman dengan teknik otomatisasi dan optimisasi yang cerdas.

Pelatihan langsung ini (daring atau tatap muka) ditujukan kepada profesional level menengah DevOps yang ingin mengintegrasikan AI dan machine learning ke dalam pipa CI/CD mereka untuk meningkatkan kecepatan, akurasi, dan kualitas.

Setelah pelatihan ini selesai, peserta akan dapat:

• Mengintegrasikan alat AI ke dalam aliran kerja CI/CD untuk otomatisasi yang cerdas.
• Menerapkan pengujian berbasis AI, analisis kode, dan deteksi dampak perubahan.
• Memaksimalkan strategi build dan deployment menggunakan wawasan prediktif.
• Melakukan pelacakan dan peningkatan kontinu dengan loop umpan balik yang ditingkatkan oleh AI.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi tangan pertama dalam lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Kustomisasi Pelatihan

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

AIOps (Intelligent Operations untuk IT) semakin banyak digunakan untuk memprediksi insiden sebelum terjadi dan mengotomatiskan analisis penyebab akar (RCA) untuk meminimalkan waktu henti dan mempercepat resolusi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (online atau di tempat) ditujukan bagi profesional IT tingkat lanjut yang ingin menerapkan analitik prediktif, mengotomatiskan remediasi, dan merancang aliran kerja RCA cerdas menggunakan alat AIOps dan model pembelajaran mesin.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat dan melatih model ML untuk mendeteksi pola yang menyebabkan kegagalan sistem.
• Mengotomatiskan aliran kerja RCA berdasarkan korelasi log dan metrik dari sumber multi-sumber.
• Menyelipkan proses peringatan dan remediasi ke platform yang ada.
• Mendeploy dan menyebar pipa kerja cerdas AIOps di lingkungan produksi.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi hands-on di lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

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

AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Operasi IT) adalah praktik yang menerapkan pembelajaran mesin dan analitik untuk mengotomatisasi dan meningkatkan operasi IT, terutama dalam bidang monitoring, deteksi insiden, dan respons.

Pelatihan langsung (daring atau di tempat) ini ditujukan bagi profesional operasi IT tingkat menengah yang ingin menerapkan teknik AIOps untuk mengorelasikan metrik dan log, mengurangi kebisingan notifikasi, dan meningkatkan observabilitas melalui otomatisasi cerdas.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip dan arsitektur platform AIOps.
• Mengorelasikan data antara log, metrik, dan jejak untuk mengidentifikasi penyebab akar.
• Mengurangi kelelahan notifikasi melalui filtrasi cerdas dan pengurangan kebisingan.
• Menggunakan alat sumber terbuka atau komersial untuk memantau dan merespons insiden secara otomatis.

Format Kursus

• Seminar interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Kustomisasi 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.

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

Otomatisasi QA berbasis AI meningkatkan pengujian tradisional dengan menghasilkan kasus uji yang pintar, memaksimalkan cakupan regresi, dan menyisipkan gerbang kualitas cerdas ke dalam pipa CI/CD untuk pengiriman perangkat lunak yang dapat diskalakan dan handal.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ditujukan untuk profesional QA dan DevOps level menengah yang ingin menerapkan alat AI untuk otomatisasi dan skala asuransi kualitas dalam aliran integrasi dan pengiriman kontinu.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menghasilkan, menetapkan prioritas, dan memelihara tes menggunakan platform otomatisasi berbasis AI.
• Menyisipkan gerbang QA cerdas ke dalam pipa CI/CD untuk mencegah regresi.
• Menggunakan AI untuk pengujian eksploratorium, prediksi defek, dan analisis ketidakstabilan tes.
• Memaksimalkan waktu dan cakupan uji dalam proyek agile yang cepat berubah.

Format Kursus

• Lektur interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

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

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

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

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

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan GitHub Copilot untuk membantu penulisan shell script, konfigurasi, dan pipa CI/CD.
• Memanfaatkan komplet kode AI dalam file YAML dan GitHub Actions.
• Mempercepat pengujian, deployment, dan alur kerja otomasi.
• Menggunakan Copilot secara bertanggung jawab dengan pemahaman tentang keterbatasan AI dan praktik terbaik.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

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

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.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.

On completion of this course, participants will gain the ability to:

• Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
• Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
• Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
• Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.

Format of the Course

• Expert-led presentations with real-world examples.
• Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
• Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.

Course Customization Options

• For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.