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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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