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Temario del curso

Fundamentos de los flujos de trabajo de despliegue mejorados con IA

  • Cómo la IA amplifica las prácticas modernas de despliegue
  • Visión general de los modelos predictivos de despliegue
  • Conceptos clave: deriva, señales de anomalía y detonantes de reversión

Construcción de tuberías de despliegue inteligentes

  • Integración de componentes de IA en sistemas existentes de CI/CD
  • Requisitos de datos para modelos de decisión efectivos
  • Estrategias de instrumentación de la tubería

Predicción de riesgos y análisis previo al despliegue

  • Evaluación de la preparación del lanzamiento con aprendizaje automático
  • Modelos de puntuación para el riesgo de despliegue
  • Uso de datos históricos para una planificación de lanzamiento más inteligente

Estrategias de lanzamiento controladas por IA

  • Automatización de la selección de lanzamientos azul/verde y canario
  • Ajuste dinámico de la velocidad de lanzamiento
  • Puntuación de riesgo en tiempo real durante el despliegue

Reversión automatizada y técnicas de resiliencia

  • Comprensión de los detonantes y umbrales de reversión
  • Detección de anomalías mediante métricas y registros
  • Coordinación de reversiones en sistemas distribuidos

Observabilidad para la orquestación impulsada por IA

  • Recopilación de telemetría del despliegue para la precisión del modelo
  • Diseño de tuberías de monitoreo efectivas
  • Correlación de señales para mejorar la automatización de decisiones

Gobernanza, cumplimiento y controles de seguridad

  • Garantía de auditabilidad de las acciones de despliegue impulsadas por IA
  • Gestión de políticas de aceptación y aprobación de riesgos
  • Construcción de mecanismos de confianza para decisiones automatizadas

Escalamiento de despliegues orquestados por IA

  • Arquitecturas para la orquestación multientorno
  • Integración de despliegues en el borde, en la nube e híbridos
  • Consideraciones de rendimiento para lanzamientos a gran escala

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las tuberías de CI/CD
  • Experiencia con flujos de trabajo de despliegue nativos en la nube
  • Familiaridad con la contenerización y los microservicios

Público objetivo

  • Ingenieros de DevOps
  • Gestores de lanzamientos
  • Ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE)
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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