COURS & FORMATION
ML & AI for DevOps
Utilisez le machine learning et l’IA pour améliorer les flux DevOps grâce à l’observabilité prédictive, la détection d’anomalies, les prévisions et l’analyse des logs.
En ligne
CHF 1'250
Formation en direct avec un formateur, publique ou privée.
Sur site
CHF 2'500
Sur site en session publique ou privée.
Formation privée
Sur demande
Formation privée adaptée à votre équipe d'ingénierie.
À qui s’adresse cette formation ?
DevOps Engineers
Appliquez les prévisions, la détection d’anomalies et l’analyse des logs aux workflows quotidiens de plateforme.
SRE Engineers
Utilisez des signaux assistés par ML pour améliorer l’analyse des incidents, l’évaluation de la fiabilité et les décisions opérationnelles.
Platform Engineers
Découvrez comment les outils assistés par IA renforcent l’observabilité, l’automatisation et les plateformes internes de développement.
Ce que vous apprendrez
Comprendre les cas d'usage du ML en DevOps
Utilisez le ML pour prédire les incidents, anticiper la mise à l'échelle, améliorer les alertes, automatiser la réparation et évaluer la fiabilité.
Construire des workflows de prévision et de détection d'anomalies
Travaillez avec des séries temporelles, des méthodes de détection d'anomalies et des stratégies d'alerte pour les métriques et les logs.
Appliquer le NLP aux données opérationnelles
Classez les logs, regroupez les incidents similaires et extrayez le contexte utile à l'escalade et à l'analyse des causes racines.
Déployer des pipelines d'observabilité assistés par l'IA
Reliez entraînement, serving et visualisation dans des workflows concrets de monitoring et d'aide à la décision.
PRÉREQUIS
Ce que les participants doivent connaître
Les participants doivent connaître les pratiques DevOps, les scripts Python et les bases des métriques, logs et outils de monitoring. Une première expérience du machine learning est utile.
PRÉPARATION
Avant le début du cours
Préparez-vous à travailler avec des environnements ML, le suivi d'expériences, des pipelines de prévision, le déploiement d'API et l'analyse des logs.
PROGRAMME
Programme de ML & AI for DevOps
Le cours est disponible en ligne, sur site et en formation privée. Il peut être adapté à la stack d'observabilité, aux données opérationnelles et aux contraintes de plateforme des participants.
Fondamentaux du machine learning pour DevOps
Jour 1
Place du ML dans DevOps et première pipeline de prédiction orientée fiabilité.
Fondamentaux du machine learning pour DevOps
Jour 1
Place du ML dans DevOps et première pipeline de prédiction orientée fiabilité.
Théorie
- Où, pourquoi et comment DevOps rencontre le ML
- Observabilité 2.0, du réactif au prédictif
- Architecture des plateformes DevOps enrichies par le ML
- Workflow ML des données au déploiement et au monitoring
- Feature engineering pour les métriques et les logs
Pratique
- Entraîner Random Forest et XGBoost pour le scoring de fiabilité
- Suivre les expériences avec MLflow et les versions avec Git
- Conteneuriser l'application ML avec Docker
- Interpréter les résultats pour les décisions opérationnelles
Modélisation des séries temporelles et prévisions
Jour 2
Prévoir le comportement des systèmes et détecter les anomalies dans les métriques.
Modélisation des séries temporelles et prévisions
Jour 2
Prévoir le comportement des systèmes et détecter les anomalies dans les métriques.
Théorie
- Métriques système comme séries temporelles
- Prévision et détection d'anomalies
- Saisonnalité, tendance, granularité et bruit
- ARIMA et Holt-Winters
- Prophet, LSTM et Facebook Kats
Pratique
- Construire une pipeline de prévision
- Détecter les anomalies avec Isolation Forest et DBSCAN
- Explorer l'inférence temps réel avec Prometheus ou InfluxDB et le streaming avec Kafka ou Spark
- Déployer une API avec FastAPI
- Visualiser prévisions et alertes dans Grafana
NLP pour les logs et analyse intelligente des incidents
Jour 3
Intelligence des logs, regroupement des incidents et workflow de monitoring complet.
NLP pour les logs et analyse intelligente des incidents
Jour 3
Intelligence des logs, regroupement des incidents et workflow de monitoring complet.
Théorie
- Concepts NLP pour DevOps
- Tokenisation et embeddings avec TF-IDF, Word2Vec et BERT
- Classification des logs, extraction des causes et recherche sémantique
- Regroupement des incidents par similarité
- Résumé des incidents et aide à l'escalade
Pratique
- Construire un modèle NLP de classification des logs
- Regrouper les incidents et produire des résumés utiles
- Réunir prévision, anomalies et NLP dans une pipeline
- Évaluer le système avec des données de production réelles ou simulées
TECHNOLOGIES
Technologies utilisées dans ML & AI for DevOps
Ces outils sont utilisés dans la version publique. Pour une formation privée, nous adaptons l’environnement et le déroulement à votre équipe.
ML & AI for DevOps pour votre équipe ?
Organisez la formation en ligne ou sur site, adaptée à votre stack et à vos objectifs.
FORMATEUR PRINCIPAL
Rouaa Ben Ayed
Formatrice principale AI for DevOps
Ingénieure DevOps chez Swiss Digital Network. Elle enseigne l'usage du machine learning et de l'IA pour l'observabilité, la détection d'anomalies, les prévisions et les workflows opérationnels.
Prochaines sessions
Questions fréquentes
Réponses aux questions sur ML & AI for DevOps.
Faut-il de solides connaissances en ML pour ML & AI for DevOps ?
Non. Il faut surtout connaître Python, les données opérationnelles et les workflows DevOps. Les techniques ML sont introduites dans leur contexte.
Les participants construisent-ils de vrais workflows d'IA ?
Oui. Les ateliers couvrent le suivi d'expériences, les anomalies, les prévisions, le déploiement d'API et l'analyse des logs.
AI for DevOps peut-il être adapté à notre plateforme ?
Oui. La formation privée peut utiliser vos métriques, logs, workflows d'incident et contraintes de plateforme.