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コース概要

Kubiya AIと企業向けDevOpsの基本概要

  • 大規模環境におけるKubiya AIの機能紹介
  • 企業レベルでのDevOps自動化に伴う課題点の説明
  • 現代の企業インフラにおけるAIの役割について

Kubiya AIの高度なカスタマイズ手法

  • 企業向けワークフローに合わせたKubiya AI設定方法
  • 各組織の要件に応じたAI駆動型パイプラインの作成手順
  • 独自ルールや自動化ロジックを実装する方法について

CI/CDツール群とKubiya AIの統合手順

  • JenkinsやGitLab、Ansibleなど各種CI/CDツールとの接続手法
  • AIを用いたパイプライン監視・管理の実現法
  • 企業特有のシナリオにおけるCI/CD対応方法の検討

Kubiya AIを活用したセキュリティおよびコンプライアンス管理手法

  • AIによるセキュリティ検査や脅威の識別・検出技術
  • 企業向け規制要件を満たすためのAI活用手法
  • AI駆動型ワークフローにおけるデータおよびアクセス権限の安全確保策

大規模環境におけるDevOps自動化の拡張方法

  • AIを用いたリソース配置の最適化手法について
  • 全社単位でのデプロイ作業自動化実現手順
  • 複数環境にまたがるAI駆動型DevOpsの展開方法

パイプライン監視および最適化手法の解説

  • Kubiya AIを利用したリアルタイムなパイプライン状態モニタリング技術
  • ワークフローや運用プロセスのAI主導型最適化方法
  • ダウンタイムの抑制とインシデント対応自動化実現策について

企業向けDevOpsにおけるAI技術の今後について

  • DevOps自動化分野で広がりつつある新しいAIテクノロジーの紹介
  • 大規模環境でのAI導入に関する課題およびビジネスチャンスの考察
  • AI主導型企業DevOpsの今後の展望について説明

まとめおよび次なるステップに関する解説

要求

  • DevOps手法や関連ツールに関する高度な知識
  • CI/CDパイプラインの管理経験があること
  • 企業向けインフラ構造およびセキュリティ規格に関する基礎的知識

受講対象者

  • 企業向けDevOpsチーム
  • ITアーキテクトの方々
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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