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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos de los flujos de trabajo de despliegue mejorados con IA
- Cómo la IA complementa las prácticas modernas de despliegue
- Visión general de los modelos de despliegue predictivos
- Conceptos clave: deriva, señales de anomalías, disparadores de retroceso
Construcción de tuberías de despliegue inteligentes
- Integración de componentes de IA en los sistemas CI/CD existentes
- Requisitos de datos para modelos de decisión eficaces
- Estrategias de instrumentación de la tubería
Predicción de riesgos y análisis pre-despliegue
- Evaluación de la preparación de la liberación con aprendizaje automático
- Modelos de puntuación para el riesgo de despliegue
- Uso de datos históricos para una planificación de implementación más inteligente
Estrategias de implementación controladas por IA
- Automatización de la selección de liberaciones blue/green y canary
- Ajuste dinámico de la velocidad de implementación
- Puntuación de riesgos en tiempo real durante el despliegue
Técnicas de retroceso automatizado y resiliencia
- Comprensión de los disparadores y umbrales de retroceso
- Detección de anomalías a través de métricas y registros
- Coordinación de retrocesos en sistemas distribuidos
Observabilidad para la orquestación impulsada por IA
- Recopilación de telemetría de despliegue para la precisión del modelo
- Diseño de tuberías de monitoreo eficaces
- Correlación de señales para mejorar la automatización de decisiones
Gobernanza, cumplimiento normativo y controles de seguridad
- Garantía de la auditabilidad de las acciones de despliegue impulsadas por IA
- Gestión de la aceptación de riesgos y las políticas de aprobación
- Creación de mecanismos de confianza para las decisiones automatizadas
Escala de despliegues orquestados por IA
- Arquitecturas para la orquestación en múltiples entornos
- Integración de despliegues en el borde, la nube e híbridos
- Consideraciones de rendimiento para implementaciones a gran escala
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de las tuberías CI/CD
- Experiencia con flujos de trabajo de despliegue nativo de la nube
- Conocimiento de la contenedorización y los microservicios
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps
- Gerentes de liberación
- Ingenieros de confiabilidad de sitios (SRE)