Schulung · GitHub Copilot · DevOps & Cloud

GitHub Copilot für DevOps- und Cloud-Teams

GitHub Copilot professionell nutzen: Completion, Chat, Agent Mode, Coding Agent für Issues und PRs, Code Review und Enterprise-Policies.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

Das Training „GitHub Copilot für DevOps- und Cloud-Teams“ richtet sich an Rollen wie DevOps-Engineers und Plattform-Teams, Cloud-Architekt:innen für AWS, Azure oder Google Cloud und Site Reliability Engineers mit Verantwortung für Betrieb und Incidents und zeigt Schritt für Schritt, wie GitHub Copilot im Bereich DevOps & Cloud produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

GitHub Copilot hat sich von der reinen Code-Vervollständigung zu einer umfassenden KI-Plattform entwickelt, die den gesamten Entwicklungsprozess begleitet. Im Editor unterstützen Sie Inline-Vorschläge, Next Edit Suggestions und Copilot Chat; im Agent Mode bearbeitet Copilot Aufgaben über mehrere Dateien hinweg und führt Befehle aus. Auf GitHub selbst übernimmt der Coding Agent zugewiesene Issues und liefert Pull Requests. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, diese Bausteine gezielt einzusetzen und in Ihren bestehenden Entwicklungsprozess sauber zu integrieren.

Neben der Praxis im Editor geht es um Steuerung und Qualität: Mit Custom Instructions und Prompt-Dateien geben Sie Copilot Projektwissen mit, über MCP binden Sie zusätzliche Werkzeuge an, und mit Copilot Code Review ergänzen Sie den menschlichen Review-Prozess. Für Verantwortliche in Teams und Organisationen behandeln wir Richtlinien auf Organisations- und Enterprise-Ebene, Content Exclusions, Modellfreigaben und Auswertungen der Nutzung. So schaffen Sie die Grundlage für einen sicheren, nachvollziehbaren und wirksamen Einsatz von Copilot im gesamten Unternehmen.

DevOps- und Cloud-Teams verantworten Infrastruktur als Code, CI/CD-Pipelines, Monitoring, Kostenkontrolle und Sicherheit – oft über mehrere Cloud-Anbieter und On-Premises-Umgebungen hinweg. Die Arbeit besteht zu großen Teilen aus Konfiguration in HCL, YAML und Shell, aus Fehlersuche in Logs und aus dem Abgleich von Dokumentation. KI-Coding-Assistenten und Agenten beschleunigen genau das: Sie schreiben wiederverwendbare Terraform-Module, reparieren fehlschlagende Pipelines, erstellen Ansible-Rollen, analysieren Incident-Logs und schlagen Kostenoptimierungen vor. Gleichzeitig ist das Risiko hoch, denn ein falscher Befehl kann Produktionsumgebungen treffen. Im Kurs lernen Sie, Agenten mit klaren Berechtigungsgrenzen, Plan-Review-Abläufen und abgesicherten Umgebungen produktiv einzusetzen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • DevOps-Engineers und Plattform-Teams
  • Cloud-Architekt:innen für AWS, Azure oder Google Cloud
  • Site Reliability Engineers mit Verantwortung für Betrieb und Incidents
  • Systemadministrator:innen auf dem Weg zu Infrastructure as Code
  • Entwickler:innen, die eigene CI/CD-Pipelines betreuen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Wachsende Mengen an Terraform-, YAML- und Pipeline-Konfiguration mit Drift und Duplikaten
  • Zeitaufwändige Fehlersuche in fehlschlagenden Pipelines und verteilten Logs
  • Steigende Cloud-Kosten ohne klare Transparenz
  • Hohe Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Nachvollziehbarkeit von Änderungen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie nutzen Completion, Chat und Agent Mode von Copilot zielgerichtet für Ihre täglichen Entwicklungsaufgaben.
  • Sie hinterlegen Projektwissen in Custom Instructions und Prompt-Dateien und verbessern damit die Ergebnisqualität.
  • Sie delegieren geeignete Issues an den Coding Agent und prüfen dessen Pull Requests sachgerecht.
  • Sie integrieren Copilot Code Review sinnvoll in Ihren bestehenden Review-Prozess.
  • Sie setzen KI-Agenten für Infrastructure as Code, Pipelines und Konfigurationsmanagement sicher ein.
  • Sie analysieren Incidents, Pipeline-Fehler und Cloud-Kosten schneller mit KI-Unterstützung.
  • Sie definieren Berechtigungsgrenzen und Freigabeprozesse, damit Agenten keine unkontrollierten Änderungen an Produktivsystemen vornehmen.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Copilot im Editor: Completion und Chat
  • Inline-Vorschläge und Next Edit Suggestions effizient annehmen, ablehnen und steuern
  • Copilot Chat für Erklärungen, Fehlersuche und Testgenerierung nutzen
  • Kontext gezielt über Dateien, Auswahl, Workspace und Chat-Variablen setzen
  • Modellauswahl und Unterschiede zwischen IDEs wie VS Code, Visual Studio und JetBrains
Modul 2 Agent Mode und Erweiterungen
  • Mehrstufige Aufgaben im Agent Mode planen und kontrolliert ausführen lassen
  • Terminalbefehle, Testläufe und Fehlerrückmeldungen in den Agenten-Loop einbinden
  • MCP-Server für zusätzliche Werkzeuge und Datenquellen anbinden
  • Änderungen prüfen, teilweise übernehmen oder zurücksetzen
Modul 3 Projektwissen mit Custom Instructions
  • Repository-weite Instructions für Architektur, Stil und Tests formulieren
  • Pfadspezifische Instructions und wiederverwendbare Prompt-Dateien anlegen
  • Persönliche und organisationsweite Vorgaben sinnvoll kombinieren
  • Instructions anhand der Ergebnisqualität laufend verbessern
Modul 4 Coding Agent und Code Review auf GitHub
  • Issues so formulieren, dass der Coding Agent sie zuverlässig umsetzen kann
  • Pull Requests des Agenten prüfen, kommentieren und iterieren lassen
  • Copilot Code Review als ergänzende Prüfinstanz im PR-Prozess einsetzen
  • Entwicklungsumgebung des Agenten über Setup-Schritte und Actions konfigurieren

Tag 2

Modul 5 Administration, Policies und Sicherheit
  • Lizenzzuweisung und Richtlinien auf Organisations- und Enterprise-Ebene
  • Content Exclusions, Modellfreigaben und Filter für öffentlichen Code
  • Audit-Logs und Nutzungsmetriken für Steuerung und Einführung auswerten
  • Sicherheitsrisiken, Secrets und Verantwortlichkeiten für KI-generierten Code klären
Modul 6 Praxislabor: DevOps & Cloud
  • Terraform-Module entwickeln
  • CI/CD-Pipelines reparieren
  • Ansible und Konfigurationsmanagement
  • Incident-Analyse
  • Cloud-Kosten optimieren
  • Policy as Code und Härtung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Agenten mit Zugriff auf Cloud-Konten und Pipelines sind ein sicherheitsrelevantes Thema: Arbeiten Sie mit minimalen Berechtigungen, getrennten Umgebungen und menschlicher Freigabe, und halten Sie Cloud-Credentials, State-Dateien und Secrets aus Prompts heraus. Für Betreiber wichtiger und kritischer Dienste gelten die Anforderungen aus NIS2 an Risikomanagement, Lieferkettensicherheit und Nachvollziehbarkeit von Änderungen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Terraform-Module entwickeln

Der Agent erstellt wiederverwendbare Terraform- oder OpenTofu-Module mit Variablen, Validierungen und Outputs, führt fmt, validate und plan aus und erklärt jede geplante Änderung, bevor ein Mensch das Apply freigibt.

CI/CD-Pipelines reparieren

Fehlgeschlagene GitHub-Actions-, GitLab-CI- oder Azure-DevOps-Läufe werden anhand der Logs analysiert, Ursachen wie Caching-Probleme oder fehlende Berechtigungen benannt und korrigierte Pipeline-Definitionen vorgeschlagen. Wiederkehrende Fehlermuster werden dokumentiert.

Ansible und Konfigurationsmanagement

Die KI schreibt idempotente Ansible-Rollen, Templates und Inventare, ersetzt fragile Shell-Skripte und ergänzt Tests mit Molecule, damit Konfigurationen reproduzierbar bleiben. Bestehende Rollen werden dabei schrittweise vereinheitlicht.

Incident-Analyse

Logs, Metriken und Alerts aus dem Monitoring werden zusammengeführt, eine Zeitleiste rekonstruiert, wahrscheinliche Ursachen eingegrenzt und ein Entwurf für das Postmortem mit Maßnahmen erstellt. Das Team behält die Bewertung.

Cloud-Kosten optimieren

Der Assistent wertet Kostenberichte und Ressourcendefinitionen aus, findet überdimensionierte Instanzen, verwaiste Volumes oder fehlende Lifecycle-Regeln und erstellt passende IaC-Änderungen. Jede Empfehlung enthält eine Abschätzung der Einsparung und des Risikos.

Policy as Code und Härtung

IaC-Code wird mit Scannern wie Checkov oder tfsec geprüft, Befunde behoben und Richtlinien für Verschlüsselung, Tagging oder Netzwerkzugriffe als Policy as Code formuliert. Verstöße blockieren so frühzeitig den Merge.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Drift-Detektor

Ein Skript, das regelmäßig terraform plan für mehrere Umgebungen ausführt, Abweichungen erkennt und eine Zusammenfassung an einen Chat-Kanal sendet. Der Lauf erfolgt ausschließlich mit Leserechten.

Pipeline-Template-Bibliothek

Wiederverwendbare CI/CD-Vorlagen für Build, Test, Security-Scan und Deployment, dokumentiert und mit Beispielprojekten versehen. Teams binden sie mit wenigen Zeilen ein und profitieren von einheitlichen Qualitäts- und Sicherheitsprüfungen.

Kostenbericht-Tool

Ein CLI, das Kostendaten eines Cloud-Kontos abruft, nach Tags und Teams aufschlüsselt und Optimierungskandidaten verständlich ausweist. Ergebnisse lassen sich als CSV oder Markdown exportieren.

Voraussetzungen

Sie entwickeln regelmäßig Software, arbeiten mit Git und GitHub (Issues, Pull Requests) und nutzen eine moderne IDE. Praktische Erfahrung mit Linux, Git, mindestens einer Cloud-Plattform sowie Grundkenntnisse in Terraform, Containern und CI/CD.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit VS Code oder einer JetBrains-IDE, installierter Copilot-Erweiterung und einem GitHub-Konto mit aktiver Copilot-Lizenz; für den Coding Agent wird ein passender Plan benötigt.

Datenschutz & Compliance

Agenten mit Zugriff auf Cloud-Konten und Pipelines sind ein sicherheitsrelevantes Thema: Arbeiten Sie mit minimalen Berechtigungen, getrennten Umgebungen und menschlicher Freigabe, und halten Sie Cloud-Credentials, State-Dateien und Secrets aus Prompts heraus. Für Betreiber wichtiger und kritischer Dienste gelten die Anforderungen aus NIS2 an Risikomanagement, Lieferkettensicherheit und Nachvollziehbarkeit von Änderungen.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
  • Do, 3. Dezember 2026 – Fr, 4. Dezember 2026 Augsburg Anfragen
  • Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Do, 21. Januar 2027 – Fr, 22. Januar 2027 Kaiserslautern Anfragen
  • Mo, 1. Februar 2027 – Di, 2. Februar 2027 Online Anfragen
  • Mo, 8. Februar 2027 – Di, 9. Februar 2027 Bremen Anfragen

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen Agent Mode und Coding Agent?

Der Agent Mode läuft in Ihrer IDE: Sie arbeiten interaktiv mit Copilot, sehen jeden Schritt und geben Befehle frei. Der Coding Agent arbeitet dagegen eigenständig auf GitHub, sobald Sie ihm ein Issue zuweisen, nutzt eine eigene Ausführungsumgebung und legt einen Pull Request an, den Sie anschließend wie den Beitrag eines Teammitglieds prüfen.

Wie stellen wir sicher, dass Copilot unsere Unternehmensrichtlinien einhält?

Auf Organisations- und Enterprise-Ebene lassen sich Funktionen, Modelle und Erweiterungen gezielt freigeben oder sperren. Content Exclusions halten sensible Dateien aus dem Kontext heraus, und Audit-Logs machen die Nutzung nachvollziehbar. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diese Hebel mit Datenschutz, Informationssicherheit und internen Coding-Standards zusammenbringen.

Lohnt sich der Kurs, wenn wir Copilot schon länger nutzen?

Ja, gerade dann. Viele Teams nutzen nur die Vervollständigung und lassen Chat, Agent Mode, Custom Instructions und den Coding Agent weitgehend ungenutzt. Der Kurs zeigt, wie Sie diese Funktionen strukturiert einsetzen, Ergebnisse durch Projektwissen verbessern und typische Fehlerquellen vermeiden. Erfahrene Nutzer profitieren besonders von den Abschnitten zu Review und Governance.

Darf ein KI-Agent Änderungen an der Infrastruktur selbst ausführen?

Das sollten Sie bewusst begrenzen. Bewährt hat sich ein Ablauf, in dem der Agent Code schreibt und plan ausführt, ein Mensch das Ergebnis prüft und das Apply über die reguläre Pipeline läuft. Im Kurs lernen Sie, Berechtigungen, Sandbox-Umgebungen und Freigaben so zu gestalten, dass Produktivsysteme geschützt bleiben.

Welche Cloud-Plattform wird im Kurs verwendet?

Die Methoden sind anbieterneutral und lassen sich auf AWS, Azure und Google Cloud übertragen. Für die Übungen nutzen wir Beispiele, die sich mit lokalen Werkzeugen oder Testkonten nachvollziehen lassen. Sie können auf Wunsch Szenarien aus Ihrer eigenen Plattform einbringen, solange keine produktiven Zugangsdaten verwendet werden.

Was kostet die Schulung „GitHub Copilot für DevOps- und Cloud-Teams“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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