Online AI for DevOps Training in 대한민국

• 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.

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

• 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.

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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.

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.

• 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.

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

• 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 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.