ديف أوبس والذكاء الاصطناعي على AWS: CI/CD لتطبيقات الذكاء التوليدي

تركّز هذه الدورة على ممارسات DevOps لبناء التطبيقات ونشرها وإدارتها عندما تكون مُعزَّزة بميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS. ستتعلّم كيفية تنفيذ خطوط التكامل المستمر والنشر المستمر (CI/CD)، واستكشاف استراتيجيات الأتمتة الموثوقة، وتحسين المراقبة وقابلية الملاحظة (Observability) لتطبيقاتك. تؤكد الدورة على المهارات العملية التي تساعدك على تبسيط عمليات الإصدار، وتقليل احتمالات الأخطاء، والحفاظ على أنظمة عالية الجودة وقابلة للتوسع ضمن بيئات سحابية ديناميكية. ومن خلال وحدات مخصّصة للنشر التلقائي، والبنية التحتية ككود (Infrastructure as Code)، والمراقبة، والعمليات التشغيلية، ستطوّر فهمك وقدرتك على التنفيذ كـمطور أو مهندس DevOps. ستكتسب كذلك خبرة عملية مع خدمات AWS عبر التعرّف إلى كيفية استخدام Amazon CodeDeploy ضمن خط CI/CD لتنفيذ عمليات نشر آلية وأكثر اتساقاً. كما ستتعلّم بناء البنية التحتية وإدارتها بطريقة قابلة لإعادة الاستخدام والتتبع باستخدام AWS CloudFormation وAWS Cloud Development Kit (CDK). ولرفع موثوقية التشغيل، ستطبّق تقنيات مراقبة وقابلية ملاحظة مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Amazon CloudWatch Anomaly Detection وAWS X-Ray Insights، بما يساعد على اكتشاف الشذوذات وتحليل الأداء وتتبع المشكلات بسرعة أكبر. في النهاية، ستفهم كيف تسهم ممارسات DevOps وAIOps في تحسين الإصدارات المستمرة، وتسريع الوصول إلى السوق، وتقليل الاعتماد على التدخل البشري وما يرافقه من أخطاء أثناء تطوير التطبيقات وتشغيلها.

• تطبيق ممارسات DevOps بما يشمل البناء الآلي والاختبار وخطوط التكامل المستمر.
• تصميم وتنفيذ عمليات نشر تلقائية باستخدام Amazon CodeDeploy ضمن خط CI/CD.
• تطوير البنية التحتية ككود باستخدام AWS CloudFormation وAWS Cloud Development Kit (CDK).
• تطبيق تقنيات مراقبة وقابلية ملاحظة مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Amazon CloudWatch Anomaly Detection وAWS X-Ray Insights.
• توضيح كيف تحسّن ممارسات DevOps وAIOps الإصدارات المستمرة وتقلّل زمن الوصول إلى السوق وتخفض الأخطاء البشرية في تطوير التطبيقات وتشغيلها.