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コース概要
CI/CDパイプラインとKubiya AIの概要
- CI/CD概念とプロセスの概要
- Kubiya AIの導入とDevOps自動化での役割
- Kubiya AIの主要機能の探求
人気CI/CDツールとのKubiya AIの統合
- JenkinsでのKubiya AIのセットアップ
- GitLab CIとのKubiya AIの統合
- DockerベースのパイプラインとのKubiya AIの接続
Kubiya AIを使用したCI/CDパイプラインタスクの自動化
- ビルド、テスト、デプロイ段階でのAI駆動の自動化
- AI自動化による手動操作の削減
- パイプライン管理とトラブルシューティングの効率化
AIを使用したCI/CDパイプラインの監視と管理
- パイプライン健康状態のリアルタイム監視
- AI分析を使用した積極的な問題検出
- 自動通知と問題解決ワークフロー
CI/CDパイプラインでのAIの高度な応用
- AI駆動のリソース割り当て最適化
- パイプライン失敗予測分析
- CI/CDパイプラインでのAIベースの異常検出
AIを使用したCI/CDパイプラインのセキュリティ強化
- セキュリティ脆弱性を検出するためのAI活用
- AIを使用したコードレビュープロセスの強化
- 自動化されたAI駆動チェックによるコンプライアンスの確保
AIを使用したCI/CDパイプラインのスケーリング
- 大規模DevOps環境でのAI管理
- CI/CDインフラストラクチャの自動スケーリング
- 生産性向上のためのAI有効化されたスケーラビリティの事例研究
まとめと次なるステップ
要求
- CI/CDパイプラインの基本的な理解
- DevOpsツール(例:Jenkins, GitLab)の使用経験
- 自動化プロセスに関する知識
対象者
- DevOpsエンジニア
- CI/CDパイプライン管理者
- インフラストラクチャ自動化プロフェッショナル
14 時間
お客様の声 (1)
講師の監督と支援の下で、多くの実践的な演習が行われました。
Aleksandra - Fundacja PTA
コース - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
機械翻訳