Azure DevOps und AI in 3 Tagen
Workshop mit Practices, Live-Codings & Labs
Eigener Azure-Account für jeden Teilnehmer
Kleine Gruppen mit max. 7 Teilnehmer
Trainer ist praxiserfahren in Azure DevOps und AI
Unterlagen und Teilnahmezertifikat
Die Comquent Academy vereint tiefgreifende Projekterfahrung in Azure DevOps mit aktuellem technologischen Know-how, etwa in den Bereichen KI-gestützte Automatisierung und DevOps-Transformation. Die Trainer:innen sind nicht nur didaktisch versiert, sondern bringen direkte Praxis aus anspruchsvollen Kundenprojekten in Industrie, Embedded-Umfeld und Enterprise-IT ein. Kleine Gruppen, praxisnahe Labs und ein Fokus auf nachhaltige Lernergebnisse machen die Academy zum idealen Partner für Unternehmen, die echte Umsetzungskompetenz aufbauen wollen.
Ziele des Trainings:
Effiziente Nutzung von Azure DevOps Services in der Cloud
Azure AI zur Steigerung von Qualität, Effizienz und Vorhersagbarkeit in DevOps-Workflows
Umsetzung intelligenter Pipelines, automatisierter Tests und smarter Analysen
Konkrete Praxislabore, kreative Lösungsansätze und Teamübungen für nachhaltiges Lernen
Modernes DevOps & Setup
- Azure DevOps Services Überblick: Boards, Repos, Pipelines, Artifacts
- Projektstruktur & Work Item Management
- Einführung in Azure OpenAI Service & Cognitive Services
🧪 Übung: Azure DevOps Projekt-Backlog für ein KI-gestütztes Ticket-System „SmartOps Tracker“. Nutze AI-Vorschläge für Epics & Stories.
Git, Policies & Intelligent Code Reviews
- Git Repos in Azure DevOps, Branch Policies & Advanced Git Strategies
- Code Review Automatisierung (z. B. mit GitHub Copilot oder PR-Bots)
- Code-Qualität mit AI-gestützter Semantikprüfung
💡 Kreativ-Ansatz: Wir nutzen Azure OpenAI, um aus Commit-Nachrichten und diff-Änderungen automatisch Changelogs zu generieren.
Pipeline-Design mit intelligentem Workflow
- YAML-basiertes Pipeline-Design: Templates, Triggers, Multi-Stage
- Testintegration & automatisierte Qualitätschecks
- Nutzung von Azure AI zur Pipeline-Optimierung (Build-Vorhersagen, automatisches Failure-Triage)
🧪 Übung: Wir erstellen eine CI/CD-Pipeline, die KI-basiert fehlerhafte Builds priorisiert und die relevanten Teams automatisch benachrichtigt.
Artifact Management & Infrastruktur as Code
- Packages & Releases mit Azure Artifacts
- Deployment in Azure App Services oder AKS
- Automatisiertes Infra-Provisioning mit Bicep & AI-generierten IaC Schnipseln
🧠 Group Challenge: Wir lösen einen fiktiven Incident: Setzen Azure AI ein, um Logdaten aus einer fehlerhaften Prod-Deployment auszuwerten und die Ursachen zu identifizieren.
Testautomatisierung mit Azure & OpenAI
- Integration von End-to-End-Tests, API-Tests und Load-Tests
- Nutzung von AI zur automatischen Testfallerstellung und Anomalieerkennung
- Live-Demo: Automatisierte Testgenerierung aus User Story Texten
🧪 Übung: Wir generieren mit Azure OpenAI automatisiert Testcases aus einer User Story und binde diese in eine Pipeline ein.
Monitoring, Security & Self-Healing Pipelines
- Integration von Azure Monitor & Log Analytics in DevOps
- AI-gestützte Alarme, automatische Remediation & Self-Healing Patterns
- GitOps mit AI: Smarte Deployments und Policy Management
🎯 Abschluss-Challenge (Teamarbeit):
Entwickle und präsentiere eine durchgängige Pipeline für „SmartOps Tracker“, inklusive AI-gestützter Build-Analyse, automatischer Testgenerierung, KI-basierter Deployment-Entscheidungen und Live Self-Healing.
Jetzt Firmentraining anfragen und DevOps nachhaltig auf das nächste Level heben.
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer Azure DevOps Toolchain aus und reduzieren Sie Fehler, Wartezeiten und manuelle Aufwände mit KI-gestützter Automation. Wir zeigen Ihrem Team, wie Predictive Analytics, intelligente Pipelines und automatisierte Qualitätskontrollen Ihre Release-Geschwindigkeit messbar verbessern. Speziell auf Ihre Entwicklungsprozesse abgestimmt, erhalten Sie praxisnahe Lösungen statt Standard-Seminare.
Ihre Mail an academy@comquent.de
Wie führen wir unsere Trainings und Workshops durch?
Öffentliches Training
Wir führen öffentliche Trainings in unseren Räumlichkeiten oder
an einem unserer Partnerstandorte durch. Folgendes wird Ihnen während des Seminars und bei Praxisübungen zur Verfügung gestellt:
- Trainingsunterlagen
- Getränke, Obst & Snacks
- Mittagessen & Kaffeepause
- Teilnahmezertifikat
Inhouse Training
Inhouse Trainings können inhaltlich Ihren speziellen Anforderungen, Wünschen oder den Bedürfnissen Ihres Teams bzw. eines Projektes angepasst werden. Sprechen Sie uns an und nennen sie uns einen Wunschtermin. Wir unterbreiten Ihnen gern ein Angebot.
Schreiben Sie uns unter: training@comquent.de
Einzelcoaching
Sie möchten einen unserer Trainer und Berater für sich allein? Auch das ist machbar und bietet die Möglichkeit, ganz auf Ihre Anforderungen und Bedürfnisse einzugehen. Sprechen Sie uns für ein spezielles Angebot incl. Wunschtermin an!
Schreiben Sie uns unter: coaching@comquent.de
KI kann Anomalien und Build-Fehler automatisch identifizieren, bevor sie in Produktion gelangen und Kosten verursachen. Teams verkürzen so Debugging-Zeiten und erhöhen die Stabilität von Azure DevOps Pipelines.
Predictive-Analytics-Modelle priorisieren risikoreiche Komponenten und verbessern die Testabdeckung in Echtzeit. Dadurch steigt die Release-Geschwindigkeit bei gleichzeitig reduzierten Quality-Gates-Verstößen.
Automatisierte Vorschläge zu Tasks, Branch-Strategien oder Pipelines entlasten Entwickler von manuellen Routinearbeiten. KI-gestützte DevOps Automatisierung fördert den Fokus auf Features statt Tooling-Aufwand.
Machine-Learning-Modelle erkennen ungewöhnliche Abhängigkeitsänderungen oder potenzielle CVEs in Repositories. Azure DevOps mit KI reduziert so Sicherheitslücken, bevor sie im Code Review sichtbar werden.
Self-Learning-Analytics finden Muster in Logs, die auf instabile Deployments hindeuten – ohne manuelle Analyse. Teams können früher eingreifen und ungeplante Systemausfälle vermeiden.
Testpriorisierung spart Compute-Ressourcen und beschleunigt Feedback-Zyklen bei jedem Commit. Entwickler erkennen schneller, welche Tests für den Build-Erfolg wirklich entscheidend sind.
Vorhersagemodelle erkennen Engpässe in der Sprint-Planung und optimieren den Ressourceneinsatz. Azure Boards werden zu einem smarten Planungswerkzeug statt zu einer reinen Ticket-Ablage.
KI evaluiert Deployments über Umgebungen hinweg und lernt, welche Konfigurationen am robustesten funktionieren. Teams reduzieren Ausfälle bei Rollouts auf Kubernetes oder in hybriden Architekturen.
