AI for Feature Flag & Canary Testing Strategy 교육 과정

AI 주도 배포 오케스트레이션은 머신 러닝과 자동화를 활용하여 롤아웃 전략을 안내하고, 이슈를 감지하며 필요할 때 자동으로 롤백하는 접근 방식입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 전문가들을 대상으로, AI 기반 의사결정 및 탄력성 기능을 활용하여 배포 파이프라인을 최적화하길 원하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육을 완료한 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 더 안전한 배포를 위해 AI 보조 롤아웃 전략을 구현합니다.
• 머신 러닝 기반 인사이트를 활용하여 배포 위험을 예측합니다.
• 이슈 감지를 기반으로 자동 롤백 워크플로우를 통합합니다.
• 지능형 오케스트레이션을 지원하기 위해 관찰성을 강화합니다.

강의 형식

• 기술적 깊이를 포함한 강사 주도형 시연.
• 배포 실험에 중점을 둔 실습 시나리오.
• 실제 오케스트레이션 도전 과제를 시뮬레이트하는 실용적인 실습.

강의 맞춤화 옵션

• 요청에 따라 사용자 지정 통합, 도구체인 지원 또는 워크플로우 정렬이 제공될 수 있습니다.

DevOps를 위한 AI는 인공지능을 활용하여 지속적인 통합, 테스트, 배포 및 전달 프로세스를 지능형 자동화와 최적화 기술로 강화하는 것을 의미합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI와 머신러닝을 CI/CD 파이프라인에 통합하여 속도, 정확성 및 품질을 개선하길 원하는 중급 수준의 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같이 할 수 있게 됩니다:

• CI/CD 워크플로에 AI 도구를 통합하여 지능형 자동화를 구현합니다.
• AI 기반 테스트, 코드 분석 및 변경 영향 검출을 적용합니다.
• 예측 인사이트를 활용하여 빌드 및 배포 전략을 최적화합니다.
• AI 강화 피드백 루프를 사용하여 추적성과 지속적인 개선을 구현합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 랩 환경에서의 실무 구현.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락주세요.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)는 발생하기 전에 사건을 예측하고 중단 시간을 최소화하며 해결 시간을 가속화하기 위해 원인 분석(RCA, Root Cause Analysis)을 자동화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 예측 분석을 구현하고, 복구를 자동화하며 AIOps 도구와 머신 러닝 모델을 사용하여 지능형 RCA 워크플로를 설계하는 고급 수준의 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 수 있을 것입니다:

• 시스템 장애로 이어지는 패턴을 감지하기 위해 ML 모델을 구축하고 훈련시킵니다.
• 다중 소스 로그 및 메트릭 상관 관계를 기반으로 RCA 워크플로를 자동화합니다.
• 경고 및 복구 프로세스를 기존 플랫폼에 통합합니다.
• 프로덕션 환경에서 지능형 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서의 실전 구현.

코스 맞춤 설정 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락해 주세요.

AIOps (IT Operations에 대한 인공지능)는 머신러닝과 분석을 적용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 방법론으로, 특히 모니터링, 사고 검출, 및 대응 영역에서 활용됩니다.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 중급 IT 운영 전문가를 대상으로 합니다. 참가자는 AIOps 기술을 활용하여 메트릭과 로그를 상관 관계화하고, 알림 노이즈를 줄이며, 지능형 자동화를 통해 가시성을 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AIOps 플랫폼의 원칙과 아키텍처를 이해합니다.
• 로그, 메트릭, 트레이스 간의 데이터 상관 관계를 활용하여 근본 원인을 식별합니다.
• 지능형 필터링과 노이즈 억제를 통해 알림 피로도를 줄입니다.
• 오픈소스 또는 상용 도구를 사용하여 사고를 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스를 위한 맞춤형 훈련을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

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 기반 테스트 생성은 테스트 케이스 생성과 테스트 간극 예측을 자동화하는 일련의 기술과 도구입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 고급 전문가들을 대상으로 AI 기술을 활용하여 테스트를 자동 생성하고 커버리지 부족 영역을 예측하는 방법을 배우는 데 중점을 둡니다.

이 워크샵을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 준비가 되어 있을 것입니다:

• AI 모델을 활용하여 효과적인 단위 테스트, 통합 테스트, 및 end-to-end 테스트 시나리오를 생성합니다.
• 머신 러닝을 사용하여 코드베이스를 분석해 커버리지 사각 지대를 감지합니다.
• AI 기반 테스트 생성을 CI/CD 워크플로우에 통합합니다.
• 예측 실패 분석을 바탕으로 테스트 전략을 최적화합니다.

교육 형식

• 전문가의 통찰력을 지원하는 지도 기술 강연.
• 시나리오 기반 실습 및 실제 연습.
• 제어된 테스트 환경에서의 적용 실험.

교육 맞춤 옵션

• 이 교육을 도구 체인이나 워크플로우에 맞춤화해야 할 경우, 연락주시면 조정해드립니다.

AI 기반 QA 자동화는 전통적인 테스트를 강화하여 스마트한 테스트 케이스를 생성하고, 회귀 커버리지를 최적화하며, CI/CD 파이프라인에 지능형 품질 게이트를 통합하여 확장 가능하고 안정적인 소프트웨어 배포를 지원합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현지)은 중급 수준의 QA 및 DevOps 전문가들을 대상으로, 지속적 통합 및 배포 워크플로에서 AI 도구를 활용하여 품질 보증을 자동화하고 확장하는 방법을 학습합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI 기반 자동화 플랫폼을 사용하여 테스트를 생성, 우선 순위 결정 및 유지 관리합니다.
• CI/CD 파이프라인에 지능형 QA 게이트를 통합하여 회귀를 방지합니다.
• AI를 활용하여 탐색 테스트, 결함 예측 및 테스트 불안정성 분석을 수행합니다.
• 빠르게 변화하는 애자일 프로젝트에서 테스트 시간과 커버리지를 최적화합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험실 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면 연락처를 통해 안내를 받으세요.

AI 기반 준법감시 모니터링은 소프트웨어 전달 라이프사이클 전반에 걸쳐 정책 요구 사항을 탐지, 적용, 검증하는 지능형 자동화를 활용하는 학문입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 전문가들을 대상으로 AI 기반 준법감시 제어를 CI/CD 파이프라인에 통합하길 원하는 사람들을 위해 설계되었습니다.

이 교육을 완료한 후 참석자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 소프트웨어 빌드 중 준법감시의 틈새를 식별하기 위해 AI 기반 검사를 적용합니다.
• 규제, 보안, 라이선스 표준을 적용하기 위한 지능형 정책 엔진을 사용합니다.
• 구성 변경과 편차를 자동으로 탐지합니다.
• 배포 워크플로에 실시간 준법감시 보고서를 통합합니다.

강의 형식

• 실제 예제로 지원되는 강사 주도의 프레젠테이션.
• 실제 CI/CD 준법감시 시나리오에 초점을 맞춘 실습.
• 제어된 DevSecOps 실험실 환경에서의 적용 실험.

강의 맞춤 옵션

• 귀사가 맞춤형 준법감시 통합을 필요로 하는 경우, 연락주시면 안내드립니다.

GitHub Copilot은 AI 기반 코딩 도우미로, YAML 구성을 작성하고 GitHub Actions 및 배포 스크립트를 처리하는 등의 DevOps 작업을 자동화하는데 도움을 줍니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가들을 대상으로 하며, GitHub Copilot을 사용하여 DevOps 작업을 간소화하고 자동화를 개선하며 생산성을 높이는 방법을 배우고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

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

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 랩 환경에서의 실제 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 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.

예측적 빌드 최적화는 머신 러닝을 사용하여 빌드 동작을 분석하고 신뢰성, 속도 및 리소스 활용도를 개선하는 방법입니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 중급 엔지니어링 전문가들을 대상으로 하며, 머신 러닝 기술을 활용하여 빌드 파이프라인을 자동화, 예측, 그리고 지능적인 캐싱을 통해 개선하고자 하는 사람들에게 적합합니다.

이 과정을 완료한 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 빌드 성능 패턴을 평가하기 위해 ML 기술을 적용할 수 있습니다.
• 과거 빌드 로그를 바탕으로 빌드 실패를 감지하고 예측할 수 있습니다.
• ML 기반 캐싱 전략을 구현하여 빌드 시간을 줄일 수 있습니다.
• 예측 분석을 기존 CI/CD 워크플로에 통합할 수 있습니다.

강의 형식

• 강사 주도의 강의 및 협력적 토론.
• 빌드 데이터 분석과 모델링에 초점을 맞춘 실제 연습.
• 시뮬레이션 CI/CD 환경에서의 실습.

강의 커스터마이징 옵션

• 특정 도구 체인이나 환경에 맞게 이 훈련을 조정하려면 프로그램을 맞춤화하기 위해 저희에게 연락해주세요.

자기 치유 자동화는 지능형 시스템을 사용하여 파이프라인 실패를 감지하고, 근본 원인을 식별하며, 실시간 복구 조치를 트리거하는 방법입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 기반 인시던트 감지 및 자동화된 수정을 배달 파이프라인에 통합하려는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 과정을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 얻게 됩니다:

• AI 기반 이상 감지 모델을 사용하여 파이프라인을 모니터링합니다.
• 실패를 즉시 해결하기 위한 자동화된 복구 워크플로를 설계합니다.
• 재발하는 문제를 방지하는 지능형 피드백 루프를 구현합니다.
• CI/CD 시스템의 전반적인 탄력성과 신뢰성을 향상시킵니다.

강의 형식

• 실제 사례를 포함한 전문가 주도의 발표.
• 파이프라인 신뢰성 도전 과제에 초점을 맞춘 적용 연습.
• 실험실 환경에서 자동화된 해결 메커니즘 개발.

강의 맞춤 옵션

• 귀사의 워크플로나 인시던트 응답 요구 사항을 다루는 맞춤형 콘텐츠에 대한 자세한 내용은 문의해 주세요.