Corso di formazione Conformità continua assistita dall'AI: Governance nei processi CI/CD

L’orchestrazione delle distribuzioni basata sull’intelligenza artificiale rappresenta un approccio che sfrutta il machine learning e l’automazione per gestire le strategie di rilascio, rilevare anomalie e attivare automaticamente il rollback quando necessario.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore (online o in sede), si rivolge a professionisti di livello intermedio desiderosi di ottimizzare i propri processi di distribuzione grazie a decisioni guidate dall’AI e a una maggiore resilienza del sistema.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare strategie di distribuzione supportate dall’AI per garantire maggiore sicurezza.
• Prevedere i rischi legati alle distribuzioni grazie a analisi basate sul machine learning.
• Integrare flussi di lavoro per il rollback automatico in base al rilevamento delle anomalie.
• Migliorare la capacità di osservabilità del sistema, contribuendo così a un’orchestrazione più intelligente.

Modalità del corso

• Dimostrazioni guidate dall’istruttore con approfondimenti tecnici.
• Esercitazioni pratiche volte a sperimentare scenari di distribuzione reali.
• Laboratori applicativi che simulano situazioni complesse legate all’orchestrazione dei sistemi.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Su richiesta è possibile personalizzare integrazioni, strumenti o flussi di lavoro specifici per le esigenze dell’organizzazione.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale in ambito DevOps permette di migliorare i processi di integrazione continua, test, distribuzione e consegna attraverso automazioni intelligenti e tecniche di ottimizzazione.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori esperti (in modalità online o in aula), è rivolto a professionisti DevOps di livello intermedio che desiderano integrare l’AI e il machine learning nei propri pipeline CI/CD per aumentarne velocità, accuratezza e qualità.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Integrare strumenti basati sull’AI nei flussi di lavoro CI/CD per attivare automazioni intelligenti.
• Utilizzare l’IA per effettuare test, analisi del codice e individuare l’impatto delle modifiche apportate.
• Ottimizzare le strategie di compilazione e distribuzione grazie a previsioni basate su dati.
• Implementare meccanismi di tracciabilità e miglioramento continuo tramite cicli di feedback potenziati dall’AI.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici e attività di applicazione diretta.
• Implementazioni concrete in un ambiente laboratoriale reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, contattaci per concordare i dettagli.

Il controllo dei rilasci guidato dall’intelligenza artificiale è un approccio che sfrutta l’apprendimento automatico, l’analisi dei pattern e modelli decisionali adattivi per gestire le operazioni relative ai flag funzionali nonché i flussi di lavoro dei test canary.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore in modalità dal vivo (online o in sede), si rivolge a ingegneri e responsabili tecnici di livello intermedio che desiderano aumentare la affidabilità dei rilasci e ottimizzare le decisioni riguardanti l’attivazione delle nuove funzionalità grazie all’analisi basata sull’AI.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare modelli decisionali basati sull’AI per valutare il rischio legato all’attivazione di nuove funzionalità.
• Automatizzare l’analisi canary utilizzando indicatori prestazionali, comportamentali e operativi.
• Integrare sistemi di valutazione intelligenti nelle piattaforme gestionali dei flag funzionali.
• Progettare strategie di rilascio in grado di adattarsi dinamicamente alle informazioni in tempo reale.

Modalità del corso

• Discussioni guidate supportate da scenari concreti tratti dalla pratica professionale.
• Esercizi pratici incentrati sullo sviluppo di strategie di rilascio potenziate dall’intelligenza artificiale.
• Implementazione reale in un ambiente simulato dedicato ai flag funzionali e alle attività canary.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere contenuti su misura o per integrare strumenti specifici dell’organizzazione, non esitate a contattarci.

Questo corso pratico con docente in Italia (online o in sede) è destinato a ingegneri di osservabilità ed SRE che intendono integrare modelli linguistici e intelligenza artificiale nei propri processi di monitoraggio, avvisi e analisi degli incidenti.

L’AIOps (Intelligenza Artificiale per le Operazioni IT) viene sempre più impiegato per prevedere gli incidenti prima che si verifichino e per automatizzare l’analisi delle cause alla base, al fine di ridurre i tempi di inattività e accelerare la risoluzione dei problemi.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti IT di livello avanzato che desiderano implementare analisi predittive, automatizzare le procedure di correzione e progettare flussi di lavoro intelligenti per l’individuazione delle cause utilizzando strumenti AIOps e modelli di machine learning.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare ed addestrare modelli ML per individuare pattern che possano portare a guasti nei sistemi.
• Automatizzare i flussi di lavoro legati all’analisi delle cause sulla base della correlazione tra log e metriche provenienti da diverse fonti.
• Integrare processi di notifica e correzione nei sistemi esistenti.
• Implementare e scalare in produzione pipeline AIOps intelligenti.

Formato del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici per affinare le competenze.
• Implementazione diretta in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un programma formativo su misura, contattaci per concordare i dettagli.

L'AIOps (Intelligenza Artificiale per le Operazioni IT) è una metodologia che sfrutta l'apprendimento automatico e l'analisi dei dati per automatizzare e migliorare le operazioni IT, in particolare nel monitoraggio, nell'individuazione degli incidenti e nella risposta.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), è rivolto a professionisti del settore IT di livello intermedio che desiderano applicare tecniche AIOps per correlare metriche e log, ridurre il volume di avvisi generati e migliorare l'osservabilità tramite automazione intelligente.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi e l'architettura delle piattaforme AIOps.
• Correlare dati provenienti da log, metriche e tracce per individuare le cause radice dei problemi.
• Ridurre la sovraccarico di avvisi mediante filtri intelligenti ed eliminazione del rumore informativo.
• Utilizzare strumenti open source o commerciali per monitorare e rispondere automaticamente agli incidenti.

Struttura del corso

• Lezioni interattive e dibattiti.
• Numerosi esercizi pratici per consolidare le conoscenze acquisite.
• Implementazione diretta in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un corso su misura, vi invitiamo a contattarci per concordare i dettagli.

Una pipeline AIOps realizzata interamente con strumenti open source consente ai team di progettare soluzioni economiche e flessibili per la visibilità operativa, il rilevamento delle anomalie e l’invio intelligente di avvisi negli ambienti di produzione.

Questo corso formativo guidato da un istruttore (in modalità online o in presenza) si rivolge a ingegneri di livello avanzato che desiderano creare e distribuire una pipeline AIOps end-to-end utilizzando strumenti come Prometheus, ELK, Grafana e modelli ML personalizzati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare un’architettura AIOps composta esclusivamente da componenti open source.
• Raccogliere e normalizzare dati provenienti da log, metriche e tracce di sistema.
• Utilizzare modelli ML per individuare anomalie e prevedere eventuali incidenti.
• Automatizzare l’invio di avvisi e le azioni correttive grazie a strumenti open source.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti tra i partecipanti.
• Numerosi esercizi pratici e attività guidate.
• Implementazione diretta in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura per le proprie esigenze, contattateci per concordare i dettagli.

La generazione di test guidata dall’intelligenza artificiale comprende una serie di tecniche e strumenti in grado di automatizzare la creazione dei casi di test e di prevedere eventuali lacune nella copertura testando, sfruttando il machine learning.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (online o in sede), è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano utilizzare tecniche basate sull’IA per generare automaticamente i test e identificare le aree del codice scarsamente coperte.

Al termine di questo workshop, i partecipanti saranno in grado di:

• Sfruttare i modelli di intelligenza artificiale per produrre scenari di test unitari, di integrazione e end-to-end efficaci.
• Analizzare il codice sorgente con tecniche di machine learning al fine di individuare eventuali punti ciechi nella copertura dei test.
• Integrare la generazione automatica di test basata su IA nei flussi di lavoro CI/CD.
• Ottimizzare le strategie di testing sulla base di analisi predittive riguardanti i possibili errori.

Formato del corso

• Lezioni tecniche guidate accompagnate da approfondimenti forniti dagli esperti.
• Sessioni pratiche basate su scenari reali e esercizi concreti.
• Esperimentazioni applicative condotte in un ambiente di test controllato.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Qualora si desideri adattare il corso alle proprie specifiche tecnologie o processi operativi, non esitate a contattarci per concordare le modalità di personalizzazione.

L’automazione dei test sfruttando l’intelligenza artificiale migliora le procedure tradizionali, generando casi di test intelligenti, ottimizzando la copertura dei test di regressione e integrando controlli qualitativi avanzati nei flussi CI/CD, per una distribuzione del software affidabile ed scalabile.

Questo corso pratico tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio nel settore dei test e DevOps, interessati ad applicare strumenti basati sull’AI per automatizzare ed espandere le attività di garanzia qualitativa nei processi di integrazione e distribuzione continua.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Generare, ordinare per priorità e gestire casi di test utilizzando piattaforme automatizzate guidate dall’AI.
• Integrare controlli qualitativi intelligenti nei flussi CI/CD al fine di prevenire regressioni nei programmi.
• Sfruttare l’intelligenza artificiale per test esplorativi, previsione dei difetti e analisi della instabilità dei test stessi.
• Ottimizzare sia i tempi che la copertura dei test nei progetti Agile caratterizzati da rapida evoluzione.

Struttura del corso

• Lezioni interattive e discussioni di gruppo.
• Numerosi esercizi pratici e attività guidate.
• Implementazione diretta in un ambiente laboratoriale reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattaci per accordi specifici.

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore in Italia (online o in sede), è destinata a ingegneri SRE e DevOps che desiderano progettare, costruire e distribuire in modo sicuro agenti AI per operazioni IT autonome.

Il CI/CD per l'IA è un approccio strutturato finalizzato ad automatizzare il confezionamento, il testing, la containerizzazione e il deployment dei modelli mediante pipeline di integrazione continua (Continuous Integration) e consegna continua (Continuous Delivery).

Questa formazione live, guidata da un istruttore (online o in presenza), è rivolta a professionisti di livello intermedio che desiderano automatizzare i flussi di lavoro end-to-end per la consegna dei modelli di IA utilizzando Docker e piattaforme CI/CD.

A conclusione della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare pipeline automatizzate per la build e il testing dei container contenenti modelli di IA.
• Implementare il controllo delle versioni e la riproducibilità lungo il ciclo di vita dei modelli.
• Integrare strategie di deployment automatizzato per i servizi di IA.
• Applicare le best practice del CI/CD specificamente adattate alle operazioni di machine learning (MLOps).

Formato del corso

• Presentazioni guidate dall'istruttore e discussioni tecniche.
• Esercitazioni pratiche ed esercizi di implementazione hands-on.
• Simulazioni di flussi di lavoro CI/CD realistici in un ambiente controllato.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Se la vostra organizzazione richiede flussi di lavoro delle pipeline personalizzati o integrazioni specifiche con piattaforme, vi invitiamo a contattarci per adattare questo corso alle vostre esigenze.

Le piattaforme AIOps a livello enterprise come Splunk, Moogsoft e Dynatrace offrono funzionalità avanzate per il rilevamento di anomalie, la correlazione delle notifiche e l’automatizzazione delle risposte in ambienti IT di grandi dimensioni.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori (in modalità online o in sede), è rivolto a team IT aziendali di livello intermedio che desiderano integrare gli strumenti AIOps nei propri flussi operativi e nella piattaforma di osservabilità esistente.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e integrare Splunk, Moogsoft e Dynatrace all’interno di un’unica architettura AIOps.
• Correlare metriche, log ed eventi provenienti da sistemi distribuiti mediante analisi guidata dall’intelligenza artificiale.
• Automatizzare il rilevamento, la prioritizzazione e la gestione degli incidenti tramite flussi di lavoro predefiniti o personalizzati.
• Ottimizzare le prestazioni IT, ridurre i tempi di risoluzione degli incidenti (MTTR) e migliorare l’efficienza operativa su scala aziendale.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici per consolidare le conoscenze acquisite.
• Implementazione diretta in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, contattaci per concordare i dettagli.

Prometheus e Grafana sono strumenti ampiamente utilizzati per l’osservabilità nelle infrastrutture moderne; il machine learning arricchisce ulteriormente tali strumenti offrendo previsioni e informazioni intelligenti in grado di automatizzare le decisioni operative.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore (in modalità online o in presenza), si rivolge a professionisti dell’osservabilità di livello intermedio che desiderano modernizzare la propria infrastruttura di monitoraggio integrando pratiche AIOps grazie all’utilizzo di Prometheus, Grafana e tecniche di machine learning.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare Prometheus e Grafana per ottenere una completa osservabilità su sistemi e servizi.
• Raccogliere, archiviare e visualizzare dati temporali di alta qualità.
• Applicare modelli di machine learning per il rilevamento di anomalie e la previsione futura dei dati.
• Creare regole di allerta intelligenti basate su previsioni analitiche.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati dall’istruttore.
• Numerosi esercizi pratici volti a consolidare le competenze acquisite.
• Implementazioni dirette in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, contattaci pure affinché possiamo concordare i dettagli.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori ed erogato in modalità live Italia (online o in presenza), è pensato per ingegneri ML e team di piattaforme che devono sviluppare pipeline operative solide per applicazioni basate su LLM a scala industriale.

Questo corso formativo in presenza o online in Italia è indirizzato a ingegneri della sicurezza e del Machine Learning che hanno la necessità di riconoscere, analizzare e proteggersi dagli attacchi diretti ai modelli ML e alle applicazioni basate su LLM.