AI를 활용한 지속적 준법감시: CI/CD에서의 거버넌스 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.

AI-구동 출시 제어는 머신 러닝, 패턴 분석 및 적응형 의사결정 모델을 피처 플래그 운영과 캐너리 테스트 워크플로에 적용하는 접근 방식입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 엔지니어 및 기술 리드를 대상으로 하며, AI-구동 분석을 사용하여 출시 신뢰성을 개선하고 피처 노출 결정을 최적화하려는 사람들에게 적합합니다.

이 과정을 수료하면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AI-기반 의사결정 모델을 사용하여 새로운 피처 노출의 위험을 평가합니다.
• 성능, 행동 및 운영 지표를 사용하여 캐너리 분석을 자동화합니다.
• 지능형 점수 시스템을 피처 플래그 플랫폼에 통합합니다.
• 실시간 데이터를 기반으로 동적으로 조정되는 출시 전략을 설계합니다.

강의 형식

• 실제 시나리오를 지원하는 안내된 토론.
• AI-향상형 출시 전략을 강조한 실습.
• 시뮬레이션된 피처 플래그 및 캐너리 환경에서의 실제 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 맞춤형 콘텐츠를 구성하거나 조직별 도구를 통합하려면 문의해 주세요.

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.

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.