Kerangka Materi

Pendahuluan tentang Prediktif AI di DevOps

  • Dasar-dasar Prediktif AI
  • Perpotongan antara AI dan DevOps
  • Tinjauan analisis prediktif dalam pengiriman perangkat lunak

Analisis dan Pemodelan Prediktif

  • Memahami prediksi berbasis data
  • Membangun model prediktif untuk DevOps
  • Peralatan dan platform untuk analisis prediktif

Lingkungan Pengembangan yang Ditenagai AI

  • Menyetel lingkungan pengembangan yang ditingkatkan oleh AI
  • Prediktif AI untuk pengkodean dan pengontrolan versi
  • Mengintegrasikan AI ke dalam pipa CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment)

Prediktif AI dalam Pengujian dan Pengujian Kualitas

  • AI untuk pengujian otomatis dan prediksi kesalahan
  • Meningkatkan kualitas kode dengan wawasan prediktif
  • Model prediktif untuk pengujian kinerja dan keamanan

AI dalam Operasi dan Pemantauan

  • Prediktif AI untuk pemantauan sistem dan peringatan
  • Analisis penyebab akar yang didorong oleh AI
  • Pemeliharaan prediktif dan pencegahan insiden

Kasus dan Praktik Terbaik

  • Aplikasi dunia nyata dari prediktif AI di DevOps
  • Praktik terbaik untuk menerapkan prediktif AI
  • Pelajaran dari pemimpin industri

Workshop dan Laboratorium Praktik

  • Sesi interaktif dengan alat prediktif AI
  • Simulasi prediktif AI dalam skenario DevOps
  • Proyek kelompok tentang penerapan fitur prediktif AI

Konsiderasi Etika dan Tren Masa Depan

  • Pemakaian etis AI di DevOps
  • Menavigasi tantangan prediktif AI
  • Tren emergen dan masa depan AI di DevOps

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Persyaratan

  • Pengertian dasar prinsip DevOps
  • Pengalaman dengan integrasi dan penyaluran kontinu (CI/CD)
  • Kefamiliaran dengan konsep analisis data dan machine learning

Peserta

  • Insinyur DevOps
  • Pengembang perangkat lunak
  • Profesional TI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait