AI for Feature Flag & Canary Testing Strategy 교육 과정

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 DevOps는 인공지능을 통해 연속 통합, 테스트, 배포, 제공 과정을 지능적인 자동화와 최적화 기법을 사용하여 향상시키는 것입니다.

이 강사는 AI와 머신러닝을 CI/CD 파이프라인으로 통합하여 속도, 정확성, 품질을 향상시키기를 원하는 중급 수준의 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 강의를 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• CI/CD 워크플로우에 AI 도구를 통합하여 지능적인 자동화.
• AI 기반 테스트, 코드 분석, 변경 영향 탐지를 적용.
• 예측 통찰력을 사용하여 빌드 및 배포 전략 최적화.
• AI 강화 피드백 루프를 사용하여 추적 가능성과 지속적인 개선 구현.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 예제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 안내해 드리겠습니다.

AIOps (인프라 운영을 위한 인공지능) 은 사고가 발생하기 전에 예측하고, 루트 원인 분석(RCA)을 자동화하여 다운타임을 최소화하고 해결 속도를 높이는 데 increasingly being used to predict incidents before they occur and automate root cause analysis (RCA) to minimize downtime and accelerate resolution.

이 강사는 예측 분석을 구현하고, 복구 작업을 자동화하며, AIOps 도구와 머신러닝 모델을 사용하여 지능적인 RCA 워크플로우를 설계하고자 하는 고급 IT 전문가를 위한 온라인 또는 오프라인 교육과정을 진행합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 시스템 장애로 이어지는 패턴을 감지하기 위해 ML 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 다중 소스 로그 및 메트릭 상관관계를 기반으로 RCA 워크플로우를 자동화합니다.
• 경고 및 복구 과정을 기존 플랫폼에 통합합니다.
• 생산 환경에서 지능적인 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장합니다.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 문제 해결.
• 실습 환경을 통해 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 안내받으세요.

AIOps (IT 운영을 위한 인공지능)은 머신러닝과 분석을 적용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 실천으로, 특히 모니터링, 인시던트 탐지 및 대응 분야에서 중요합니다.

이 강사는 중급 수준의 IT 운영 전문가를 대상으로 하며, AIOps 기술을 사용하여 지표와 로그를 상관관계 분석하고, 경고 소음을 줄이며, 지능형 자동화를 통해 관찰 가능성을 향상시키고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• AIOps 플랫폼의 원칙과 아키텍처를 이해합니다.
• 로그, 지표, 트레이스를 통해 데이터의 원인을 찾아냅니다.
• 지능형 필터링과 소음 억제를 통해 경고 피로감을 줄입니다.
• 오픈 소스 또는 상용 도구를 사용하여 인시던트를 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 과제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락 주세요.

오픈 소스 도구로만 구성된 AIOps 파이프라인을 통해 팀은 생산 환경에서 비용 효율적이고 유연한 관찰 가능성, 이상 탐지, 그리고 지능형 경고 솔루션을 설계할 수 있습니다.

이 강사는 고급 수준의 엔지니어들이 Prometheus, ELK, Grafana, 그리고 커스텀 ML 모델을 사용하여 종단 간 AIOps 파이프라인을 구축하고 배포하는 데 목표를 두고 있습니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 오픈 소스 구성 요소만 사용하여 AIOps 아키텍처를 설계합니다.
• 로그, 메트릭, 그리고 트레이스에서 데이터를 수집하고 정규화합니다.
• ML 모델을 사용하여 이상을 탐지하고 사고를 예측합니다.
• 오픈 소스 도구를 사용하여 경고와 복구 작업을 자동화합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 논의
• 많은 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 맞춤형 교육을 진행하기 위해 문의하세요.

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.

AI 기반 QA 자동화는 스마트 테스트 케이스를 생성하고, 회귀 커버리지를 최적화하며, CI/CD 파이프라인으로 스케일러블하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 제공을 위한 지능형 품질 게이트를 통합하여 전통적인 테스트를 강화합니다.

이 인스트럭터 리드형 라이브 교육(온라인 또는 오프사이트)은 AI 도구를 사용하여 지속적인 통합 및 배포 워크플로우에서 품질 보증을 자동화하고 확장하기를 원하는 중급 QA 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 기반 자동화 플랫폼을 사용하여 테스트를 생성, 우선순위 지정 및 유지 관리합니다.
• CI/CD 파이프라인으로 지능형 QA 게이트를 통합하여 회귀를 방지합니다.
• 탐색 테스트, 결함 예측 및 테스트 불일치 분석에 AI를 사용합니다.
• 빠른 이동형 애자일 프로젝트에서 테스트 시간을 최적화하고 커버리지를 확장합니다.

강의 형식

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

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육을 요청하려면, 양해해 주시기 바랍니다.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

GitHub Copilot은 AI 기반의 코딩 도우미로, YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions, 배포 스크립트 등의 DevOps 작업을 자동화하는 데 도움을 줍니다.

이 강사는 지도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, GitHub Copilot을 사용하여 DevOps 작업을 간소화하고 자동화를 개선하며 생산성을 높이는 방법을 배우는 데 목표를 두고 있습니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 사용하여 셸 스크립팅, 구성 및 CI/CD 파이프라인을 지원할 수 있습니다.
• YAML 파일과 GitHub Actions에서 AI 코드 완성 기능을 활용할 수 있습니다.
• 테스팅, 배포, 자동화 워크플로를 가속화할 수 있습니다.
• AI의 제한성과 최선의 관행을 이해하여 Copilot을 책임감 있게 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서의 실습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 훈련을 요청하시려면 연락주시기 바랍니다.

인공지능을 통합한 DevSecOps는 소프트웨어 전달 라이프사이클 전반에 걸쳐 취약점을 사전에 탐지하고, 보안 정책을 시행하며, 응답 조치를 자동화하기 위해 인공지능을 DevOps 파이프라인을 통합하는 실천입니다.

이 강사 주도의 라이브 훈련(온라인 또는 현장)은 AI 기반 도구와 실천을 통해 개발 및 배포 파이프라인을 통한 보안 자동화에 적용하고자 하는 중급 수준의 DevOps 및 보안 전문가들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• AI 주도 보안 도구를 CI/CD 파이프라인에 통합합니다.
• AI를 활용한 정적 및 동적 분석을 통해 문제를 조기에 탐지합니다.
• 비밀 정보 탐지, 코드 취약점 스캔, 의존성 위험 분석을 자동화합니다.
• 지능적인 기법을 사용하여 예방적인 위협 모델링 및 정책 시행을 가능하게 합니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브-랩 환경에서의 실제 구현.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 저희와 연락을 주시기 바랍니다.

AIOps 플랫폼인 Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace는 대규모 IT 환경에서 이상 탐지, 경고 상관 관계 설정, 그리고 응답 자동화에 강력한 기능을 제공합니다.

이 강사는 중간 수준의 기업 IT 팀을 대상으로 하며, AIOps 도구를 기존 가시성 스택과 운영 워크플로우에 통합하기를 원하는 팀을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace를 통합된 AIOps 아키텍처에 구성하고 통합합니다.
• AI 기반 분석을 사용하여 분산 시스템에서 메트릭, 로그, 그리고 이벤트를 상관 관계 설정합니다.
• 내장된 워크플로우와 사용자 지정 워크플로우를 사용하여 사건 탐지, 우선순위 설정, 그리고 응답을 자동화합니다.
• 기업 규모에서 성능을 최적화하고, MTTR을 줄이며, 운영 효율성을 향상시킵니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 예제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화하려면, 저희에 문의하여 안내를 받으세요.

Prometheus와 Grafana는 현대 인프라의 가시성을 위한 널리 채택된 도구이며, 기계 학습은 이러한 도구에 예측 및 지능적인 통찰력을 제공하여 운영 결정을 자동화합니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 Prometheus, Grafana, 그리고 ML 기법을 활용하여 AIOps 관행을 통합하여 모니터링 인프라를 현대화하고자 하는 중급 수준의 가시성 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 시스템 및 서비스 전반에 걸쳐 가시성을 위해 Prometheus와 Grafana를 구성합니다.
• 고품질의 시간 시리즈 데이터를 수집, 저장, 그리고 시각화합니다.
• 이상 탐지와 예측을 위해 기계 학습 모델을 적용합니다.
• 예측 통찰력을 기반으로 지능적인 알림 규칙을 구성합니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 논의.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락 주십시오.

LLMs와 자율 에이전트 프레임워크인 AutoGen과 CrewAI는 변화 추적, 테스트 생성 및 알림 분류와 같은 작업을 자동화하는 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 이는 인간과 같은 협업과 의사결정을 시뮬레이션함으로써 가능합니다.

이 인스트럭터가 직접 지도하는 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 대규모 언어 모델(LLMs)와 다중 에이전트 시스템을 활용하여 DevOps 자동화 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 고급 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• CI/CD 워크플로우에 LLM 기반 에이전트를 통합하여 스마트 자동화를 구현합니다.
• 에이전트를 사용하여 테스트 생성, 커밋 분석 및 변경 요약 작업을 자동화합니다.
• 경고 분류, 응답 생성 및 DevOps 권장 사항 제공을 위해 여러 에이전트를 조정합니다.
• 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 안전하고 유지보수 가능한 에이전트 기반 워크플로우를 구축합니다.

과정 형식

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

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 맞춤형 트레이닝을 신청하시기 바랍니다.

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.