DevOpsのためのAI：CI/CDパイプラインへの知能統合のトレーニングコース

AI駆動のデプロイメントオーケストレーションは、機械学習と自動化を使用してロールアウト戦略をガイドし、異常を検出し、必要に応じて自動ロールバックをトリガーする手法です。

このインストラクターリードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIによる意思決定と回復力機能を使用してデプロイメントパイプラインを最適化したい中級レベルの専門家向けです。

このトレーニングの終了後、参加者は以下のことをできるようになります：

• より安全なデプロイメントのためにAI支援のロールアウト戦略を実装します。
• 機械学習に基づく洞察を使用してデプロイメントリスクを予測します。
• 異常検知に基づいた自動ロールバックワークフローを統合します。
• 智能型オーケストレーションをサポートする可視性を向上させます。

コースの形式

• 技術的な詳細に踏み込んだインストラクターリードのデモンストレーション。
• デプロイメント実験に焦点を当てた手動操作のシナリオ。
• 実際のオーケストレーション課題を模擬した実践的なラボ。

コースのカスタマイズオプション

• カスタム統合、ツールチェーンサポート、ワークフローアライメントは要請に応じて設定できます。

AI駆動のロールアウト制御は、機械学習、パターン分析、適応的な意思決定モデルを機能フラグ操作とカナリーテストワークフローに適用するアプローチです。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのエンジニアや技術責任者を対象としており、リリースの信頼性を向上させ、AI駆動の分析を使用して機能露出の決定を最適化することを目指しています。

このコースを修了すると、参加者は以下のことができます：

• AIベースの意思決定モデルを用いて新規機能露出のリスクを評価する。
• パフォーマンス、行動、運用指標を使用してカナリーアナリシスを自動化する。
• 機能フラグプラットフォームにインテリジェントなスコアリングシステムを統合する。
• リアルタイムデータに基づいて動的に調整されるロールアウト戦略を設計する。

コース形式

• 実際のシナリオをサポートするガイダンス付きディスカッション。
• AI強化型ロールアウト戦略に重点を置いた実践的な演習。
• 機能フラグとカナリーテスト環境のシミュレートされたプラクティカルな実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• タイラーメイドのコンテンツを設定するか、組織固有のツールを統合する場合はご連絡ください。

AIOps（IT運用のための人間工学）は、インシデントが発生する前に予測し、根本原因分析（RCA）を自動化することで、ダウンタイムを最小限に抑え、解決を加速するためにますます使用されています。

この講師主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、予測分析を実装し、対処を自動化し、AIOpsツールと機械学習モデルを使用してインテリジェントなRCAワークフローを設計したい上級レベルのITプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• システム障害につながるパターンを検出するためのMLモデルの構築と訓練。
• 複数ソースのログとメトリクスの相関に基づいてRCAワークフローを自動化。
• アラートと対処プロセスを既存のプラットフォームに統合。
• 生産環境でインテリジェントなAIOpsパイプラインを展開および拡張。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• たくさんの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

AIOps（ITオペレーションのための人工知能）は、機械学習と解析を用いてITオペレーションを自動化し、改善する実践です。特に監視、インシデント検出、および対応の領域で活用されます。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのITオペレーション専門家を対象としており、AIOps技術を使用してメトリクスとログを相関させ、アラートノイズを軽減し、インテリジェントな自動化を通じて可観測性を向上させる方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• AIOpsプラットフォームの原理とアーキテクチャを理解する。
• ログ、メトリクス、トレースのデータを相関させ、根本原因を特定する。
• インテリジェントなフィルタリングとノイズ抑制を通じてアラート疲れを軽減する。
• オープンソースまたは商用ツールを使用して、インシデントの監視と自動対応を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

オープンソースツールのみで構築されたAIOpsパイプラインは、チームがプロダクション環境での監視性、異常検知、およびelligentアラートのためのコスト効果的で柔軟なソリューションを設計することを可能にします。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Prometheus、ELK、Grafana、およびカスタムMLモデルを使用してエンドツーエンドのAIOpsパイプラインを構築および展開したい高度なエンジニア向けです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• オープンソースコンポーネントのみを使用してAIOpsアーキテクチャを設計します。
• ログ、メトリクス、およびトレースからデータを収集し、正規化します。
• 異常検知とインシデント予測にMLモデルを適用します。
• オープンツールを使用してアラートとリメディエーションを自動化します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。

AI駆動のテスト生成は、テストケースの自動作成や機械学習を使用したテストギャップの予測を行う一連の手法とツールです。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、AI技術を活用してテストを自動生成し、カバレッジが不足している領域を予測したい上級レベルの専門家向けです。

このワークショップを修了することで、参加者は以下のスキルを身につけることができます：

• AIモデルを使用して効果的な単体テスト、統合テスト、エンドツーエンドのテストシナリオを生成します。
• 機械学習を使用してコードベースを分析し、カバレッジの盲点を検出します。
• AIに基づくテスト生成をCI/CDワークフローに統合します。
• 予測的な失敗分析に基づいてテスト戦略を最適化します。

コースの形式

• 専門家の洞察とともにサポートされる技術的な講義。
• シナリオに基づいた実践セッションと手動の演習。
• 制御されたテスト環境での適用実験。

コースカスタマイズオプション

• このトレーニングをツールチェーンやワークフローに合わせてカスタマイズする必要がある場合は、お問い合わせください。

AI駆動のQA自動化は、スマートなテストケースの生成、回帰カバレッジの最適化、CI/CDパイプラインへの知能化された品質ゲートの統合により、従来のテストを強化し、スケーラブルで信頼性のあるソフトウェア配信を実現します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、CI/CDワークフローにおける品質保証の自動化とスケールアップを目指す中級レベルのQAおよびDevOpsプロフェッショナルを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• AI駆動の自動化プラットフォームを使用してテストを生成、優先化、および維持します。
• CI/CDパイプラインに知能化されたQAゲートを統合し、回帰を防ぎます。
• AIを使用して探査テスト、欠陥予測、およびテストの不安定性分析を行います。
• 高速進行のアジャイルプロジェクトにおけるテスト時間とカバレッジを最適化します。

コース形式

• 双方向の講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。

AI支援のコンプライアンス監視は、ソフトウェア配信ライフサイクル全体でポリシー要件を検出、強制、および検証するためにインテリジェントな自動化を適用する学問です。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AI駆動型コンプライアンスコントロールをCI/CDパイプラインに統合したい中級レベルの専門家向けです。

本トレーニングを修了した受講者は以下のスキルを身につけることができます：

• ソフトウェアビルド中にコンプライアンスギャップを特定するためのAIベースのチェックを適用します。
• 機械学習ポリシーエンジンを使用して規制、セキュリティ、およびライセンス基準を強制します。
• 設定の逸脱と偏差を自動的に検出します。
• デリバリーワークフローにリアルタイムのコンプライアンスレポートを組み込みます。

コース形式

• 実践的な例を用いた講師主導のプレゼンテーション。
• CI/CDコンプライアンシーシナリオに焦点を当てたハンズオン演習。
• 制御されたDevSecOpsラボ環境での適用実験。

コースのカスタマイズオプション

• 組織が特定のコンプライアンス統合を必要とする場合は、ご連絡ください。

GitHub Copilotは、AIを活用したコーディングアシスタントで、YAML設定の作成、GitHub Actions、デプロイスクリプトなどのDevOps操作を自動化するのに役立ちます。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初心者から中級レベルの専門家向けで、GitHub Copilotを使用してDevOpsタスクを効率化し、自動化を改善し、生産性を向上させたい人を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• GitHub Copilotを使用してシェルスクリプト、設定、CI/CDパイプラインを支援する。
• YAMLファイルとGitHub ActionsでのAIコード補完を利用する。
• テスト、デプロイ、自動化ワークフローを加速する。
• AIの制限と最善の実践方法を理解した上でCopilotを適切に使用する。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

DevSecOps with AI は、AI を DevOps パイプラインに統合して、ソフトウェア配信ライフサイクル全体で脆弱性を予防的に検出し、セキュリティポリシーを強制し、応答アクションを自動化する実践です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、中級レベルの DevOps およびセキュリティ専門家向けで、開発とデプロイパイプライン全体で AI 活用ツールと実践を活用してセキュリティ自動化を強化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のようなことができるようになります：

• CI/CD パイプラインに AI 活用セキュリティツールを組み込む。
• AI で強化された静的解析と動的解析を使用して問題を早期に検出する。
• 秘密情報の検出、コード脆弱性スキャン、依存関係リスク分析を自動化する。
• 機械学習技術を使用して予防的な脅威モデリングとポリシー強制を行う。

コースの形式

• 交互的な講義とディスカッション。
• 豊富な演習と実践。
• ライブラボ環境での手を動かす実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版を希望される場合は、お問い合わせください。

Splunk、Moogsoft、Dynatrace などのエンタープライズ AIOps プラットフォームは、大規模な IT 環境での異常検出、アラートの相関分析、自動応答などの強力な機能を提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIOps ツールを既存の可視化スタックと運用ワークフローに統合したい中級レベルのエンタープライズ IT チーム向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• Splunk、Moogsoft、Dynatrace を統一された AIOps アーキテクチャに構成し、統合します。
• AI 駆動の分析を使用して分散システム全体でメトリクス、ログ、イベントを相関させます。
• 内蔵およびカスタムワークフローを使用してインシデント検出、優先順位付け、応答を自動化します。
• パフォーマンスを最適化し、MTTR を削減し、エンタープライズ スケールでの運用効率を向上させます。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

PrometheusとGrafanaは現代のインフラストラクチャにおける監視性を向上させる広く採用されているツールであり、機械学習はこれらのツールに予測的な知見とスマートな洞察を追加することで運用決定を自動化します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの監視性プロフェッショナル向けに、Prometheus、Grafana、および機械学習技術を使用してAIOpsプラクティスを統合することでモニタリングインフラストラクチャを近代化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• システムとサービス全体での監視性のためにPrometheusとGrafanaを設定する。
• 高品質な時系列データを収集、保存、および可視化する。
• 異常検出と予測のために機械学習モデルを適用する。
• 予測的な洞察に基づいてインテリジェントなアラートルールを作成する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• たくさんの演習と実践。
• ライブラボ環境での手を動かす実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

AutoGen や CrewAI のような大規模言語モデル (LLM) と自律的なエージェントフレームワークは、変更追跡、テスト生成、アラート対応などの DevOps タスクの自動化方法を再定義しています。これらの技術は人間のような協力や意思決定をシミュレートすることで、DevOps チームがよりスマートな作業を行えるようになっています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、大規模言語モデル (LLM) とマルチエージェントシステムを使用して DevOps 自動化ワークフローを設計および実装したい上級エンジニア向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は次のことができます：

• CI/CD ワークフローに LLM 搭載エージェントを統合してスマートな自動化を行う。
• エージェントを使用してテスト生成、コミット分析、変更サマリーの自動化を行う。
• 複数のエージェントを協調させてアラート対応、レスポンス生成、および DevOps の提案を行う。
• オープンソースフレームワークを使用してセキュアで保守可能なエージェント駆動型ワークフローを構築する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

予測ビルド最適化とは、ビルドの動作を分析し、信頼性、速度、およびリソース活用を向上させるために機械学習を使用する手法です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、自動化、予測、そして機械学習技術を使用したインテリジェントなキャッシュによりビルドパイプラインを改善したい中級レベルのエンジニアリング専門家向けです。

このコースを修了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• ML技術を使用してビルドパフォーマンスパターンを評価する。
• 歴史的なビルドログに基づいてビルド失敗を検出および予測する。
• ML駆動のキャッシュ戦略を実装してビルド時間の短縮を図る。
• 既存のCI/CDワークフローに予測分析を統合する。

コース形式

• インストラクター主導の講義と協働ディスカッション。
• ビルドデータの分析とモデル化に焦点を当てた実践的な演習。
• シミュレートされたCI/CD環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このトレーニングを特定のツールチェーンや環境に適応させるには、プログラムをカスタマイズするためにご連絡ください。

自己修復オートメーションは、elligentなシステムを使用してパイプラインの障害を検出し、根本原因を特定し、リアルタイムで回復アクションをトリガーする実践です。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AI駆動のインシデント検出と自動化されたリメディエーションをデリバリーパイプラインに統合したい上級レベルの専門家向けです。

このコースを修了すると、参加者は以下の能力を獲得します：

• AIベースの異常検出モデルを使用してパイプラインを監視する。
• 失敗を即時に解決する自動回復ワークフローを設計する。
• 再発防止のための知能フィードバックループを実装する。
• CI/CDシステム全体のレジリエンスと信頼性を向上させる。

コース形式

• 実際の事例に基づいた専門家によるプレゼンテーション。
• パイプライン信頼性課題に焦点を当てた実践演習。
• 実験環境での自動解決メカニズムの手動開発。

コースカスタマイゼーションオプション

• 組織のワークフローまたはインシデント対応ニーズに合わせたコンテンツを提供する場合は、お問い合わせください。