Plan du cours

Introduction aux pipelines CI/CD et à Kubiya AI

  • Aperçu des concepts et processus CI/CD
  • Présentation de Kubiya AI et son rôle dans l'automatisation DevOps
  • Exploration des fonctionnalités clés de Kubiya AI

Intégration de Kubiya AI avec les outils CI/CD populaires

  • Configuration de Kubiya AI avec Jenkins
  • Intégration de Kubiya AI avec GitLab CI
  • Connexion de Kubiya AI avec des pipelines basés sur Docker

Automatisation des tâches de pipeline CI/CD avec Kubiya AI

  • Automatisation par IA pour les étapes de build, test et déploiement
  • Réduction de l'intervention manuelle grâce à l'automatisation par IA
  • Rationalisation de la gestion et du dépannage des pipelines

Surveillance et gestion des pipelines CI/CD avec IA

  • Surveillance en temps réel de l'état des pipelines
  • Détectation proactive des problèmes à l'aide d'analyses IA
  • Notifications automatisées et flux de travail de résolution des problèmes

Applications avancées de l'IA dans les pipelines CI/CD

  • Optimisation IA pour l'allocation des ressources
  • Analyses prédictives pour les échecs de pipeline
  • Détection d'anomalies basée sur l'IA dans les pipelines CI/CD

Amélioration de la sécurité des pipelines CI/CD avec IA

  • Utilisation de l'IA pour détecter les vulnérabilités de sécurité
  • Amélioration des processus de revue de code grâce à l'IA
  • Garantie de la conformité avec les vérifications automatisées par IA

Échelonnement des pipelines CI/CD avec IA

  • Utilisation de l'IA pour gérer les environnements DevOps à grande échelle
  • Automatisation de l'échelonnement de l'infrastructure CI/CD
  • Études de cas d'échelonnabilité IA dans la production

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des pipelines CI/CD
  • Expérience avec les outils DevOps (par exemple, Jenkins, GitLab)
  • Connaissance des processus d'automatisation

Public cible

  • Ingénieurs DevOps
  • Responsables de pipelines CI/CD
  • Professionnels de l'automatisation des infrastructures
 14 Heures

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