Contacta con nosotros

Temario del curso

Fundamentos de los flujos de trabajo de implementación mejorados con IA

  • Cómo la IA complementa las prácticas modernas de implementación
  • Visión general de los modelos predictivos de implementación
  • Conceptos clave: desviación, señales de anomalía, detonantes de reversión

Construcción de pipelines de implementación inteligentes

  • Integración de componentes de IA en sistemas CI/CD existentes
  • Requisitos de datos para modelos de toma de decisiones efectivos
  • Estrategias de instrumentación de pipelines

Predicción de riesgos y análisis previo a la implementación

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

Estrategias de despliegue controladas por IA

  • Automatización de la selección de lanzamientos azul/verde y canario
  • Ajuste dinámico de la velocidad del despliegue
  • Puntuación de riesgos en tiempo real durante la implementación

Técnicas de reversión automática y resiliencia

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

Observabilidad para la orquestación impulsada por IA

  • Recopilación de telemetría de implementación para mejorar la precisión del modelo
  • Diseño de pipelines de monitoreo efectivos
  • Correlación de señales para mejorar la automatización de decisiones

Gobernanza, cumplimiento y controles de seguridad

  • Garantizar la auditabilidad de las acciones de implementación impulsadas por IA
  • Gestión de políticas de aceptación y aprobación de riesgos
  • Creación de mecanismos de confianza para decisiones automatizadas

Escalabilidad de implementaciones orquestadas por IA

  • Arquitecturas para orquestación en múltiples entornos
  • Integración de implementaciones en el borde, la nube e híbridas
  • Consideraciones de rendimiento para implementaciones a gran escala

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los pipelines de CI/CD
  • Experiencia con flujos de trabajo de implementación nativa en la nube
  • Familiaridad con la contenedorización y los microservicios

Audiencia

  • Ingenieros de DevOps
  • Gerentes de lanzamiento
  • Ingenieros de confiabilidad del sitio (SREs)
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas