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期間 14 時間
コース概要
DevOpsにおけるAIの紹介
- AI for DevOpsとは？
- CI/CDパイプラインにおけるAIの使用例と利点
- AI駆動の自動化をサポートするツールおよびプラットフォームの概要
AI支援のコード開発とレビュー
- GitHub Copilotなど類似ツールを使用したコード補完
- AIベースのコード品質チェックと提案
- テストの自動生成と脆弱性の検出
インテリジェントなCI/CDパイプライン設計
- JenkinsまたはGitHub ActionsのAI強化ステップでの設定
- 予測的ビルドトリガーとスマートロールバック検出
- 過去のパフォーマンスに基づくパイプラインの動的調整
AI駆動のテスト自動化
- AI駆動のテスト生成と優先順位付け（例：Testim、mabl）
- 機械学習を用いたリグレッションテスト分析
- データ駆動のインサイトを用いて不安定性（flakiness）とテスト実行時間を短縮する
AIを用いた静的分析および動的分析
- SonarQubeなど類似ツールをパイプラインに統合する
- コードスマールの自動検出とリファクタリングの提案
- 影響分析とコードリスクプロファイリング
モニタリング、フィードバック、継続的改善
- AI駆動のオブザーバビリティツールと異常検出
- MLモデルを使用してデプロイメントの結果から学習する
- SDLC全体で自動フィードバックループを作成する
ケーススタディと実用的な統合
- エンタープライズ環境でのAI強化CI/CDの例
- クラウドネイティブプラットフォームおよびマイクロサービスとの統合
- 課題、推奨事項、ベストプラクティス
まとめと次のステップ
要求
- DevOpsおよびCI/CDワークフローの経験
- バージョン管理および自動化ツールの基礎的理解
- ソフトウェアテストおよびデプロイメントの概念への精通
対象読者
- DevOpsエンジニアおよびプラットフォームチーム
- QA自動化リードおよびテストエンジニア
- ソフトウェアアーキテクトおよびリリースマネージャー
