Struttura del corso
Introduzione alle pipeline CI/CD e a Kubiya AI
- Panoramica sui concetti e sui processi legati alla continuità nell’integrazione e distribuzione
- Introduzione a Kubiya AI e al suo ruolo nell’automazione dei processi DevOps
- Analisi delle principali funzionalità offerte da Kubiya AI
Integrazione di Kubiya AI con strumenti CI/CD diffusi
- Configurazione di Kubiya AI in combinazione con Jenkins
- Collegamento di Kubiya AI a GitLab CI
- Connessione di Kubiya AI con pipeline basate su Docker
Automatizzazione delle attività nelle pipeline CI/CD tramite l’AI
- Utilizzo dell’intelligenza artificiale per automatizzare le fasi di compilazione, test e distribuzione
- Riduzione del lavoro manuale grazie all’automazione basata sull’AI
- Ottimizzazione della gestione e della risoluzione dei problemi nelle pipeline
Monitoraggio e gestione delle pipeline CI/CD tramite l’intelligenza artificiale
- Monitoraggio in tempo reale dello stato delle pipeline
- Rilevamento proattivo dei problemi grazie all’analisi effettuata dall’AI
- Notifiche automatiche e flussi di lavoro predisposti per la risoluzione tempestiva dei problemi
Applicazioni avanzate dell’intelligenza artificiale nelle pipeline CI/CD
- Ottimizzazione intelligente della distribuzione delle risorse all’interno dei sistemi
- Analisi predittiva finalizzata a individuare in anticipo possibili guasti nelle pipeline
- Rilevamento di anomalie grazie all’analisi basata sull’intelligenza artificiale
Miglioramento della sicurezza delle pipeline CI/CD tramite l’AI
- Utilizzo dell’intelligenza artificiale per individuare potenziali vulnerabilità di sicurezza
- Potenziamento dei processi di revisione del codice grazie all’AI
- Garanzia della conformità attraverso controlli automatizzati basati sull’intelligenza artificiale
Scalabilità delle pipeline CI/CD con l’ausilio dell’intelligenza artificiale
- Gestione di ambienti DevOps su larga scala tramite soluzioni AI-driven
- Automazione della scalabilità delle infrastrutture impiegate nei flussi CI/CD
- Esempi pratici di implementazione in ambienti produttivi caratterizzati da scalabilità AI-driven
Riassunto e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base riguardo alle pipeline CI/CD
- Esperienza nell’utilizzo di strumenti DevOps (ad esempio Jenkins, GitLab)
- Familiarità con i processi di automazione
Destinatari
- Ingegneri DevOps
- Responsabili della gestione delle pipeline CI/CD
- Professionisti specializzati nell’automazione infrastrutturale
Recensioni (2)
Craig era estremamente coinvolto nella formazione, sempre assicurandosi che prestassimo attenzione, adattando gli esempi alle nostre attività quotidiane e fornendo sempre una risposta quando sollecitato, anche se l'informazione non era inclusa nella presentazione.
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
Corso - DevOps Foundation®
Traduzione automatica
Alto livello di impegno e conoscenza del formatore
Jacek - Softsystem
Corso - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
Traduzione automatica