AI for DevOps Training in 대한민국

GitHub Copilot은 YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions 및 배포 스크립트 작성과 같은 DevOps 작업을 포함하여 개발 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 AI 기반 코딩 보조 도구입니다.

이 인스트럭터가 직접 가르치는 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot을 사용하여 DevOps 작업을 간소화하고 자동화 및 생산성을 향상시키기를 원하는 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• GitHub Copilot을 사용하여 셸 스크립팅, 구성 및 CI/CD 파이프라인 지원.
• YAML 파일 및 GitHub Actions에서 AI 코드 완성을 활용.
• 테스트, 배포 및 자동화 워크플로우 가속화.
• AI의 제한 사항 및 모범 사례를 이해하여 Copilot을 책임감 있게 적용.

수업 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

수업 맞춤화 옵션

• 이 수업의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 안내를 받으십시오.

오픈 소스 도구를 완전히 사용하여 구축된 AIOps 파이프라인은 팀이 생산 환경에서 비용 효율적이고 유연한 솔루션을 설계할 수 있게 하여 관찰 가능성, 이상 탐지 및 지능형 알림을 제공합니다.이 수업은 Prometheus, ELK, Grafana 및 사용자 지정 ML 모델과 같은 도구를 사용하여 끝에서 끝까지 AIOps 파이프라인을 구축하고 배포하려는 고급 수준의 엔지니어를 대상으로 합니다.이 강의를 마친 후, 참석자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 오픈 소스 구성 요소만 사용하여 AIOps 아키텍처를 설계합니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스에서 데이터를 수집하고 정규화합니다.
• 이상 탐지 및 사건 예측을 위해 ML 모델을 적용합니다.
• 오픈 소스 도구를 사용하여 알림 및 복구를 자동화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 논의
• 다양한 연습과 실습
• 실제 환경에서 직접 구현

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면, 상세한 내용을 조정하려면 문의해 주십시오.

AI가 구동하는 QA 자동화는 스마트 테스트 케이스를 생성하고, 회귀 커버리지를 최적화하며, CI/CD 파이프라인에 지능형 품질 게이트를 통합하여 확장 가능한 신뢰성 높은 소프트웨어 제공을 강화합니다.

이 온라인 또는 현장 실습 교육은 AI 도구를 사용하여 연속 통합 및 배포 워크플로우에서 품질 보증을 자동화하고 확장하기 원하는 중급 QA 전문가 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• AI 기반 자동화 플랫폼을 사용하여 테스트를 생성, 우선순위 지정 및 유지 관리합니다.
• 회귀를 방지하기 위해 CI/CD 파이프라인에 지능형 QA 게이트를 통합합니다.
• 탐색형 테스트, 결함 예측 및 테스트 변동성 분석을 위해 AI를 사용합니다.
• 빠르게 변화하는 애자일 프로젝트에서 테스트 시간을 최적화하고 커버리지를 향상시킵니다.

강의 형식

• 상호작용이 가능한 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화한 교육을 요청하려면 문의하여 조정하십시오.

엔터프라이즈 AIOps 플랫폼인 Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace는 대규모 IT 환경에서 이상 탐지, 경고 상관관계 설정, 그리고 자동화된 응답을 제공하는 강력한 기능을 제공합니다.이 온라인 또는 오프사이트에서 진행되는 강사 중심의 실시간 교육은 엔터프라이즈 IT 팀이 기존의 관찰 가능성 스택과 운영 워크플로우에 AIOps 도구를 통합하고자 하는 중간 수준의 팀을 대상으로 합니다.이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace를 통합된 AIOps 아키텍처에 구성하고 통합할 수 있습니다.
• AI 기반 분석을 통해 분산 시스템에서 메트릭, 로그, 이벤트를 상관관계 설정할 수 있습니다.
• 내장 및 사용자 정의 워크플로우를 사용하여 사건 탐지, 우선순위 설정, 응답을 자동화할 수 있습니다.
• 엔터프라이즈 규모에서 성능을 최적화하고 MTTR을 줄이며 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 다양한 연습과 문제 풀이.
• 실시간 실험실 환경에서의 직접 구현.

커스텀 교육 옵션

• 이 교육을 커스텀으로 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

LLMs와 DevOps 워크플로우에서 에이전트LLMs와 에이전트 프레임워크 소개- 인프라 자동화에서 대형 언어 모델 개요- 다중 에이전트 워크플로우의 주요 개념- AutoGen, CrewAI, LangChain: DevOps에서의 사용 사례DevOps 작업에 대한 LLM 에이전트 설정- AutoGen 설치 및 에이전트 프로파일 구성- OpenAI API 및 기타 LLM 제공업체 사용- 워크스페이스 및 CI/CD 호환 환경 설정테스트 및 코드 품질 워크플로우 자동화- 단위 및 통합 테스트 생성을 위한 LLM 프롬프트- 에이전트를 사용하여 린팅, 커밋 규칙, 코드 리뷰 가이드라인 준수- 자동화된 풀 요청 요약 및 태깅LLM 에이전트에 의한 알림 처리 및 변경 감지- 파이프라인 실패 알림에 대한 응답자 에이전트 설계- 언어 모델을 사용하여 로그 및 트레이스 분석- 고위험 변경 사항 또는 잘못된 구성에 대한 사전 감지DevOps에서의 다중 에이전트 조정- 역할 기반 에이전트 오케스트레이션 (플래너, 실행자, 검토자)- 에이전트 메시징 루프 및 메모리 관리- 중요한 시스템을 위한 인간 포함 디자인보안, Go정책 및 관찰 가능성- 인프라에서 데이터 노출 및 LLM 안전 처리- 에이전트 동작 감사 및 범위 제한- 파이프라인 동작 추적 및 모델 피드백실제 Use Case 및 사용자 정의 시나리오- 에이전트 워크플로우를 위한 인시던트 대응 설계- 에이전트를 GitHub Actions, Slack, Jira와 통합- DevOps에서 LLM 통합을 확장하는 데 대한 모범 사례요약 및 다음 단계LLMs와 자율 에이전트 프레임워크인 AutoGen 및 CrewAI은 인간과 같은 협업 및 의사 결정 과정을 시뮬레이션하여 변경 추적, 테스트 생성, 알림 분류 등의 작업을 자동화함으로써 DevOps 팀이 자동화 작업을 재정의하고 있습니다.이번 수업은 대형 언어 모델(LLMs)과 다중 에이전트 시스템을 활용한 DevOps 자동화 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 고급 수준의 엔지니어를 대상으로 합니다.이번 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:- CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합하여 스마트 자동화 수행.- 에이전트를 사용하여 테스트 생성, 커밋 분석 및 변경 요약 자동화.- 에이전트를 조율하여 알림 분류, 응답 생성, DevOps 권장 사항 제공.- 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 보안하고 유지 관리 가능한 에이전트 기반 워크플로우 구축.**과정 형식**- 상호작용 강의 및 토론.- 많은 연습과 실습.- 실습 환경에서 직접 구현.**과정 맞춤화 옵션**- 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조율해 주십시오.DevOps 도구 및 파이프라인 자동화 경험- Python 및 Git 기반 워크플로우에 대한 작업 지식- LLMs에 대한 이해 또는 프롬프트 엔지니어링 노출**대상자**- 혁신 엔지니어 및 AI 통합 플랫폼 리드- DevOps 또는 자동화에서 작업하는 LLM 개발자- 지능형 에이전트 프레임워크를 탐구하는 DevOps 전문가

AIOps (IT 운영을 위한 인공지능)은 발생 전에 인시던트를 예측하고, 다운타임을 최소화하고 해결 시간을 단축하기 위해 원인 분석(RCA)을 자동화하는 데 increasingly being used to predict incidents before they occur and automate root cause analysis (RCA) to minimize downtime and accelerate resolution.

이 인스트럭터 리드, 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 예측 분석을 구현하고, 복구를 자동화하며, AIOps 도구와 머신러닝 모델을 사용하여 지능형 RCA 워크플로를 설계하려는 고급 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 시스템 고장을 초래하는 패턴을 감지하기 위해 ML 모델을 구축하고 학습합니다.
• 다중 소스 로그와 메트릭 상관 관계에 기반한 RCA 워크플로를 자동화합니다.
• 알림 및 복구 과정을 기존 플랫폼에 통합합니다.
• 생산 환경에서 지능형 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장합니다.

코스의 형식

• 상호작용이 가능한 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 커스터마이징을 위해 연락 주세요.

AI를 통한 DevSecOps는 소프트웨어 배포 생명 주기에 걸쳐 취약점을 사전에 감지하고 보안 정책을 강제하며 응답 작업을 자동화하기 위해 인공지능을 DevOps 파이프라인에 통합하는 실천입니다.

이 인스트럭터 주도 하의 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 개발 및 배포 파이프라인 전반에 걸쳐 보안 자동화를 강화하기 위해 AI 기반 도구와 실천을 적용하고자 하는 중급 수준의 DevOps 및 보안 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• CI/CD 파이프라인에 AI 기반 보안 도구를 통합합니다.
• AI로 강화된 정적 및 동적 분석을 사용하여 문제를 조기에 감지합니다.
• 비밀 정보 감지, 코드 취약점 스캔 및 종속성 위험 분석을 자동화합니다.
• 지능적인 기법을 사용하여 사전 위협 모델링 및 정책 준수를 가능하게 합니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

Prometheus와 Grafana는 현대 인프라에서 널리 채택된 가시성 도구로, 머신러닝은 예측 및 지능적인 통찰력을 제공하여 운영 결정의 자동화를 향상시킵니다.이 인스트럭터 리드, 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프사이트)은 Prometheus, Grafana, 그리고 ML 기법을 활용하여 AIOps 관행을 통합하여 모니터링 인프라를 현대화하고자 하는 중급 수준의 가시성 전문가를 대상으로 합니다.이 트레이닝을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Prometheus와 Grafana를 시스템 및 서비스 전반에 걸쳐 가시성을 위해 구성합니다.
• 고품질의 시간 시리즈 데이터를 수집, 저장 및 시각화합니다.
• 이상 탐지 및 예측을 위한 머신러닝 모델을 적용합니다.
• 예측 통찰력을 기반으로 지능적인 알림 규칙을 구축합니다.

코스의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락하여 조치를 취해 주십시오.

AI for DevOps는 인공지능을 활용하여 지속적인 통합, 테스트, 배포 및 전달 과정을 지능형 자동화와 최적화 기법을 통해 향상시키는 것입니다.

이 인강은 AI와 머신러닝을 CI/CD 파이프라인에 통합하여 속도, 정확도 및 품질을 향상시키고자 하는 중급 수준의 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CI/CD 워크플로우에 AI 도구를 통합하여 지능형 자동화를 수행할 수 있습니다.
• AI 기반 테스트, 코드 분석 및 변경 영향 탐지를 적용할 수 있습니다.
• 예측 인사이트를 활용하여 빌드 및 배포 전략을 최적화할 수 있습니다.
• AI 강화된 피드백 루프를 사용하여 추적 가능성과 지속적인 개선을 구현할 수 있습니다.

수업 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 라이브랩 환경에서의 실습 구현.

수업 커스터마이징 옵션

• 이 수업을 맞춤형으로 요청하려면, 커스터마이징을 의뢰하기 위해 문의하세요.

AIOps (IT 운영을 위한 인공지능)은 기계 학습과 분석을 적용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 실천으로, 특히 모니터링, 사건 탐지 및 대응에서 중요한 역할을 합니다.이 강사는 직접 지도하는 라이브 교육 과정(온라인 또는 현장)은 중간 수준의 IT 운영 전문가들을 대상으로 하며, 지표와 로그를 상관관계로 분석하고 경고 소음을 줄이며, 지능형 자동화를 통해 관찰 가능성을 향상시키기 위해 AIOps 기술을 구현하고자 합니다.이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AIOps 플랫폼의 원칙과 구조를 이해합니다.
• 로그, 지표, 트레이스를 통해 데이터를 상관관계로 분석하여 원인을 식별합니다.
• 지능형 필터링과 소음 억제를 통해 경고 피로를 줄입니다.
• 오픈 소스 또는 상용 도구를 사용하여 사건을 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면, 주문해 주시기 바랍니다.