AI for DevOps Formazione in Torino

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.

L’automazione self-healing consiste nell’impiego di sistemi intelligenti in grado di individuare eventuali malfunzionamenti nei processi, identificarne le cause principali e attivare misure di recupero in tempo reale.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori esperti (sia online che in sede), è pensato per professionisti di livello avanzato desiderosi di integrare nel proprio flusso operativo il rilevamento automatico degli incidenti e le risposte automatizzate basate sull’Intelligenza Artificiale.

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

• Monitorare i processi utilizzando modelli AI per il rilevamento delle anomalie.
• Progettare flussi di lavoro automatici in grado di risolvere immediatamente eventuali guasti.
• Implementare cicli di feedback intelligenti che contribuiscono a prevenire la ricorrenza degli stessi problemi.
• Aumentare notevolmente la resilienza e l’affidabilità dei sistemi CI/CD.

Modalità del corso

• Lezioni tenute da esperti, arricchite da casi concreti tratti dalla realtà aziendale.
• Esercitazioni pratiche mirate alla risoluzione di problematiche legate all’affidabilità dei flussi operativi.
• Attività hands-on finalizzate alla creazione, in un ambiente sperimentale, di meccanismi automatici per la risoluzione degli incidenti.

Personalizzazioni possibili del corso

• Per contenuti specificamente adattati alle esigenze operative o ai requisiti di gestione degli incidenti della vostra azienda, contattateci per concordare i dettagli.

GitHub Copilot è un assistente di coding basato sull'intelligenza artificiale che contribuisce ad automatizzare numerose attività di sviluppo, tra cui operazioni DevOps come la stesura di configurazioni YAML, flussi di lavoro GitHub Actions e script di deployment.

Questo corso pratico, condotto da istruttori (in modalità online o in sede), è pensato per professionisti a livello principiante o intermedio che desiderano utilizzare GitHub Copilot per ottimizzare i processi DevOps, migliorare l'automazione e aumentare la produttività.

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

• Utilizzare GitHub Copilot per supportarsi nella scrittura di script shell, configurazioni e pipeline CI/CD.
• Sfruttare l'autocompletamento IA in file YAML e nel contesto di GitHub Actions.
• Accelerare le fasi di test, deployment e automazione dei processi.
• Applicare Copilot in modo responsabile, comprendendo i limiti dell'IA e le migliori pratiche adottabili.

Formato del corso

• Lezioni interattive e discussioni di gruppo.
• Numerosi esercizi pratici da svolgere durante il corso.
• Implementazione diretta in un ambiente laboratoriale reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un adattamento specifico del percorso formativo, vi preghiamo di contattarci per accordi preliminari.

Il monitoraggio della conformità supportato dall’intelligenza artificiale è un approccio che sfrutta l’automazione intelligente per rilevare, applicare e verificare i requisiti normativi lungo tutto il ciclo di sviluppo del software.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori in modalità live (in remoto o in sede), si rivolge a professionisti di livello intermedio che desiderano integrare controlli di conformità basati sull’AI nei propri processi CI/CD.

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

• Utilizzare verifiche basate sull’AI per individuare eventuali lacune nella conformità durante la fase di sviluppo del software.
• Impiegare motori di politiche intelligenti per far rispettare standard normativi, di sicurezza e relativi alle licenze.
• Rilevare in modo automatico eventuali deviazioni o modifiche indesiderate nella configurazione dei sistemi.
• Integrare reporting di conformità in tempo reale nei flussi di lavoro produttivi.

Struttura del corso

• Presentazioni guidate dall’istruttore accompagnate da esempi pratici.
• Esercitazioni pratiche incentrate su scenari reali di conformità nei processi CI/CD.
• Attività sperimentali in un ambiente DevSecOps controllato e sicuro.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Qualora la vostra organizzazione necessiti di integrazioni specifiche per il rispetto della conformità, vi invitiamo a contattarci per concordare i dettagli.

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.

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’ottimizzazione predittiva dei processi di build consiste nell’utilizzo del machine learning per analizzare il comportamento delle operazioni di compilazione, al fine di migliorarne affidabilità, velocità ed efficienza nell’uso delle risorse.

Questo corso pratico, con docente in presenza (in sede o online), è rivolto a professionisti del settore ingegneristico di livello intermedio che desiderano potenziare i propri flussi di build attraverso automazione, previsioni e tecniche intelligenti di memorizzazione temporanea basate su algoritmi di machine learning.

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

• Applicare tecniche di machine learning per analizzare gli schemi di performance dei processi di build.
• Rilevare e prevedere eventuali fallimenti durante le compilazioni, grazie all’analisi dei log storici.
• Implementare strategie di caching guidate dal machine learning per ridurre i tempi di esecuzione delle build.
• Integrare l’analisi predittiva nei flussi di lavoro CI/CD già esistenti.

Modalità del corso

• Lezioni tenute dal docente e discussioni collaborative tra i partecipanti.
• Esercizi pratici volti all’analisi e alla modellazione dei dati relativi alle build.
• Applicazioni dirette in un ambiente CI/CD simulato.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per adattare questo percorso formativo a specifiche tecnologie o ambienti, contattateci affinché possiamo personalizzarlo in base alle vostre esigenze.

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.

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.

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.

Le grandi modelli linguistici (LLM) nonché i framework per agenti autonomi come AutoGen e CrewAI stanno ridefinendo il modo in cui i team DevOps automatizzano compiti quali il tracciamento delle modifiche, la generazione di test e la gestione degli allarmi, imitando un processo collaborativo e decisionale simile a quello umano.

Questo corso formativo in diretta, guidato da istruttori (in modalità online o in sede), si rivolge a ingegneri di livello avanzato desiderosi di progettare e implementare flussi di lavoro automatizzati basati su LLM e sistemi multi-agente.

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

• Integrare agenti basati su LLM nei flussi CI/CD per un’automazione intelligente.
• Automatizzare la generazione dei test, l’analisi delle modifiche e i riassunti dei commit mediante agenti.
• Coordinare più agenti al fine di gestire gli allarmi, produrre risposte appropriate ed elaborare raccomandazioni operative.
• Sviluppare flussi di lavoro sicuri e mantenibili basati su agenti, utilizzando framework open source.

Modalità del corso

• Lezioni interattive con discussioni.
• Molti esercizi pratici per consolidare le competenze.
• Implementazione reale in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattaci per concordare i dettagli.

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.

Il DevSecOps con l’AI consiste nell’integrare l’intelligenza artificiale nei processi DevOps al fine di rilevare in modo proattivo le vulnerabilità, applicare politiche di sicurezza e automatizzare le azioni di risposta durante l’intero ciclo di vita dello sviluppo software.

Questo corso pratico tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza) è rivolto a professionisti esperti di DevOps e sicurezza che desiderano utilizzare strumenti basati sull’AI per potenziare l’automazione della sicurezza nei processi di sviluppo e distribuzione.

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

• Integrare strumenti di sicurezza basati sull’AI nei processi CI/CD.
• Utilizzare analisi statiche e dinamiche assistite dall’AI per individuare problemi in anticipo.
• Automatizzare il rilevamento di credenziali segrete, la scansione delle vulnerabilità del codice e l’analisi dei rischi legati alle dipendenze.
• Attivare modelli predittivi per identificare minacce e applicare politiche di sicurezza in modo proattivo, grazie a tecniche intelligenti.

Modalità del corso

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

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un programma formativo personalizzato, contattateci per concordare i dettagli.

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.

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.

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.

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.

Questo corso pratico con docente in Torino (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.

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore in Torino (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.

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

• Comprendere approfonditamente l’architettura e il funzionamento dei LLM più moderni.
• Creare richieste tecniche strutturate ed efficaci per la formattazione, i test, il refactoring e il controllo qualità automatico del codice.
• Progettare wrapper e microservizi compatibili con l’IA da integrare nei sistemi aziendali di sviluppo software.
• Realizzare pipeline RAG complete per il recupero automatico di informazioni organizzative.
• Gestire gli aspetti legati alla sicurezza, alla privacy e all’audit nelle interazioni tra codice ed IA.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori ed erogato in modalità live Torino (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 Torino 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.