Corso di formazione Continuous Compliance with AI: Governance in CI/CD

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 è l'applicazione dell'intelligenza artificiale per migliorare i processi di integrazione continua, testing, deployment e delivery con tecniche di automazione intelligente ed ottimizzazione.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) si rivolge a professionisti intermedii DevOps che desiderano incorporare IA e machine learning nei loro pipeline CI/CD per migliorare velocità, precisione e qualità.

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

• Integrare strumenti AI nei flussi di lavoro CI/CD per l'automazione intelligente.
• Applicare test basati su IA, analisi del codice e rilevamento dell'impatto delle modifiche.
• Ottimizzare strategie di build e deployment utilizzando indicazioni predittive.
• Implementare tracciabilità ed miglioramento continuo utilizzando cicli di feedback migliorati da AI.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerose esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

AIOps (Intelligenza Artificiale per le Operazioni IT) sta diventando sempre più utile per prevedere incidenti prima che accadano e automatizzare l'analisi delle cause radici (RCA) per minimizzare i tempi di inattività e accelerare la risoluzione.

Questo corso guidato da un formatore (in linea o sul posto) è rivolto a professionisti IT avanzati che desiderano implementare analisi predittive, automatizzare il rimediamento e progettare workflow intelligenti di RCA utilizzando strumenti AIOps e modelli di apprendimento automatico.

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

• Costruire e addestrare modelli ML per rilevare pattern che portano a errori del sistema.
• Automatizzare workflow RCA basati sulla correlazione di log e metriche da diverse fonti.
• Integrare processi di allarme e rimediamento in piattaforme esistenti.
• Distribuire e scalare pipeline intelligenti AIOps in ambienti di produzione.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerose esercitazioni e pratica.
• Implementazione manuale in un ambiente di laboratorio vivo.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

AIOps (Intelligenza Artificiale per le Operazioni IT) è una pratica che applica l'apprendimento automatico e l'analisi per automatizzare e migliorare le operazioni IT, in particolare nelle aree di monitoraggio, rilevazione degli incidenti e risposta.

Questo corso guidato dall'insegnante (in linea o sul posto) è rivolto a professionisti intermedi delle operazioni IT che desiderano implementare tecniche AIOps per correlare metriche e log, ridurre il rumore degli avvisi e migliorare l'osservabilità attraverso l'automazione intelligente.

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

• Comprendere i principi e l'architettura delle piattaforme AIOps.
• Correlare dati tra log, metriche e tracce per identificare le cause radice.
• Ridurre il fastidio degli avvisi tramite filtraggio intelligente e riduzione del rumore.
• Utilizzare strumenti open-source o commerciali per monitorare e rispondere automaticamente agli incidenti.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare la sessione.

Una pipeline AIOps costruita interamente con strumenti open source consente alle squadre di progettare soluzioni ad alto rapporto costo-beneficio e flessibili per l'osservabilità, la rilevazione delle anomalie e l'allarme intelligente negli ambienti di produzione.

Questa formazione guidata da un istruttore (online o sul posto) è destinata a ingegneri avanzati che desiderano costruire e distribuire una pipeline end-to-end AIOps utilizzando strumenti come Prometheus, ELK, Grafana e modelli ML personalizzati.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare un'architettura AIOps utilizzando solo componenti open source.
• Raccogliere e normalizzare dati da log, metriche e tracce.
• Applicare modelli ML per rilevare anomalie e prevedere incidenti.
• Automatizzare gli allarmi e la rimediocrazione utilizzando strumenti open source.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione manuale in un ambiente di laboratorio vivo.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per concordare.

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.

L'automazione della QA basata sull'intelligenza artificiale (AI) migliora la tradizionale testing generando casi di prova intelligenti, ottimizzando la copertura della regressione e integrando porte di qualità intelligenti nei pipeline CI/CD per una consegna software scalabile e affidabile.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (in linea o in sede) è rivolto a professionisti intermedi del QA e degli DevOps che desiderano applicare strumenti AI per automatizzare e scalare l'assicurazione della qualità nei flussi di lavoro di integrazione continua e deployment.

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

• Generare, priorizzare e mantenere test utilizzando piattaforme di automazione guidate dall'AI.
• Integrare porte di qualità intelligenti nei pipeline CI/CD per prevenire regressioni.
• Utilizzare l'AI per il testing esplorativo, la previsione dei difetti e l'analisi della flakiness dei test.
• Ottimizzare il tempo di testing e la copertura nei progetti agile in rapido movimento.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

GitHub Copilot è un assistente di programmazione basato s'intelligenza artificiale che aiuta a automatizzare compiti di sviluppo, inclusi processi DevOps come la scrittura di configurazioni YAML, GitHub Actions e script di distribuzione.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto a professionisti con livello intermedio che desiderano utilizzare GitHub Copilot per semplificare i compiti DevOps, migliorare l'automazione e aumentare la produttività.

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

• Utilizzare GitHub Copilot per assistere nella scrittura di script shell, configurazione e pipeline CI/CD.
• Sfruttare il completamento automatico del codice in file YAML e GitHub Actions.
• Accelerare i flussi di lavoro di testing, distribuzione e automazione.
• Applicare Copilot in modo responsabile con una comprensione delle limitazioni dell'IA e delle best practice.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.

DevSecOps con AI è la pratica di integrare l'intelligenza artificiale nei DevOps pipeline per rilevare proattivamente vulnerabilità, applicare le politiche di sicurezza e automatizzare le azioni di risposta durante tutto il ciclo di vita della distribuzione software.

Questo training guidato dall'instructor (online o sul posto) è rivolto a professionisti intermedi di DevOps e sicurezza che desiderano applicare strumenti e pratiche basate su AI per migliorare l'automazione della sicurezza attraverso le pipeline di sviluppo e distribuzione.

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

• Inserire strumenti di sicurezza guidati da AI nei CI/CD pipelines.
• Utilizzare l'analisi statica e dinamica alimentata da AI per rilevare problemi più presto.
• Automatizzare la rilevazione di segreti, lo scannaggio delle vulnerabilità del codice e l'analisi dei rischi dipendenza.
• Abilitare il modellazione delle minacce proattiva ed enforcement della politica utilizzando tecniche intelligenti.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Le piattaforme aziendali AIOps come Splunk, Moogsoft e Dynatrace offrono potenti funzionalità per rilevare anomalie, correlare allarmi e automatizzare le risposte in ambienti IT a larga scala.

Questo addestramento guidato dal formatore (online o sul posto) è rivolto a team IT aziendali intermedii che desiderano integrare strumenti AIOps nella loro stack di osservabilità e flussi operativi esistenti.

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

• Configurare ed integrare Splunk, Moogsoft e Dynatrace in un'architettura AIOps unificata.
• Correlare metriche, log e eventi attraverso sistemi distribuiti utilizzando analisi guidate dall'intelligenza artificiale.
• Automatizzare la rilevazione, priorizzazione e risposta agli incidenti con flussi di lavoro predefiniti e personalizzati.
• Otimizzare le prestazioni, ridurre il MTTR (Mean Time To Recovery) e migliorare l'efficienza operativa a scala aziendale.

Formato del corso

• Lezione interattiva ed discussione.
• Numerose esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Prometheus e Grafana sono strumenti ampiamente adottati per l'osservabilità nelle infrastrutture moderne, mentre l'apprendimento automatico arricchisce questi strumenti con insights predittivi ed intelligenti per automatizzare le decisioni operative.

Questo training guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti di intermedio livello nell'osservabilità che desiderano modernizzare la propria infrastruttura di monitoraggio integrando pratiche AIOps utilizzando Prometheus, Grafana e tecniche di ML.

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

• Configurare Prometheus e Grafana per l'osservabilità tra sistemi e servizi.
• Raccogliere, archiviare e visualizzare dati di serie temporali di alta qualità.
• Applicare modelli di apprendimento automatico per la detezione di anomalie e previsione.
• Creare regole di allarme intelligenti basate su insights predittivi.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzarlo.

Gli LLM e i framework di agenti autonomi come AutoGen e CrewAI stanno rinnovando il modo in cui le squadre di DevOps automatizzano compiti come la tracciatura delle modifiche, la generazione dei test e la triage degli avvisi, simulando collaborazioni e decisioni umanoidi.

Questo corso guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a ingegneri di livello avanzato che desiderano progettare ed implementare workflow automatizzati di DevOps alimentati da grandi modelli linguistici (LLM) e sistemi multi-agente.

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

• Integrare agenti basati su LLM nei flussi di lavoro CI/CD per automatizzazioni intelligenti.
• Automatizzare la generazione dei test, l'analisi delle commit e le sintesi delle modifiche utilizzando gli agenti.
• Coordinare più agenti per la triage degli avvisi, la generazione di risposte e la fornitura di raccomandazioni DevOps.
• Sviluppare workflow alimentati da agenti sicuri ed efficienti mantenibili utilizzando framework open source.

Formato del Corso

• Lettura interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Esecuzione manuale in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato, si prega di contattarci per organizzare la sessione.

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

• Comprendere approfonditamente l'architettura e il funzionamento dei moderni LLM.
• Sviluppare prompt tecniche strutturate e robuste per lo stile, i test, il rifattoring e la QA automatizzata.
• Costruire wrapper AI-aware e microservizi integrati nei sistemi di sviluppo aziendali.
• Implementare pipeline RAG complete per il recupero della conoscenza organizzativa.
• Gestire aspetti di sicurezza, privacy e audit delle interazioni codificate e dei dati guidati da AI.

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.