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コース概要

CI/CDパイプラインとKubiya AIの基本解説

  • CI/CDの概念および処理プロセスの概要
  • Kubiya AIの紹介およびDevOps自動化における役割の説明
  • Kubiya AIが提供する主要機能について探る

一般的なCI/CDツールとKubiya AIの連携方法

  • JenkinsとのKubiya AI設定手順
  • GitLab CIへのKubiya AI統合手法
  • DockerベースのパイプラインとKubiya AIの接続方法

Kubiya AIによるCI/CDパイプライン作業の自動化手法

  • ビルド・テスト・デプロイ段階におけるAI駆動型自動化処理
  • AI自動化機能を活用した人的作業の削減法
  • パイプライン管理やトラブルシューティングの効率向上策

AIによるCI/CDパイプラインの監視・管理手法

  • パイプライン状態のリアルタイムモニタリング方法
  • AI分析機能による問題発生の予知手法
  • 自動通知機能および迅速な問題解決プロセスの説明

CI/CDパイプラインにおける高度なAI応用事例

  • リソース配分最適化のためのAI活用例
  • パイプラインの失敗発生を予測する分析手法
  • CI/CDパイプライン内の異常検出にAIを用いる方法

AIによるCI/CDパイプラインのセキュリティ強化策

  • セキュリティ脆弱性の検出にAIを活用する方法
  • AIを用いたコードレビュー処理の高度化手法
  • 自動的なチェック機能と組み合わせたコンプライアンス確保策

AIによる大規模CI/CDパイプラインの拡張手法

  • 大規模DevOps環境の管理にAIを活用する手順
  • CI/CD基盤構造の自動拡張手法について学ぶ
  • 実際の運用環境におけるAI活用事例を詳しく見ていく

まとめおよび今後の取り組みについて

要求

  • CI/CDパイプラインに関する基礎的な知識
  • JenkinsやGitLabなどのDevOpsツールの使用経験
  • 自動化プロセスへの親しみが必要です。

対象者

  • DevOpsエンジニア
  • CI/CDパイプラインマネージャー
  • インフラ自動化を担う専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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