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Temario del curso

Fundamentos de la optimización predictiva de compilación

  • Comprensión de los cuellos de botella en los sistemas de compilación
  • Fuentes de datos sobre el rendimiento de las compilaciones
  • Identificación de oportunidades de aprendizaje automático en CI/CD

Aprendizaje automático para el análisis de compilaciones

  • Preprocesamiento de datos para registros de compilación
  • Extracción de características a partir de métricas relacionadas con las compilaciones
  • Selección de modelos de aprendizaje automático adecuados

Predicción de fallos en las compilaciones

  • Identificación de indicadores clave de fallos
  • Entrenamiento de modelos de clasificación
  • Evaluación de la precisión de las predicciones

Optimización de los tiempos de compilación con aprendizaje automático

  • Modelado de patrones de duración de las compilaciones
  • Estimación de los requisitos de recursos
  • Reducción de la variabilidad y mejora de la predictibilidad

Estrategias inteligentes de almacenamiento en caché

  • Detección de artefactos de compilación reutilizables
  • Diseño de políticas de caché impulsadas por aprendizaje automático
  • Gestión de la invalidación de la caché

Integración del aprendizaje automático en pipelines de CI/CD

  • Incorporación de pasos de predicción en los flujos de trabajo de compilación
  • Garantía de reproducibilidad y trazabilidad
  • Operativización de modelos para mejora continua

Monitoreo y retroalimentación continua

  • Recopilación de telemetría desde las compilaciones
  • Automatización de ciclos de revisión de rendimiento
  • Reentrenamiento de modelos con base en nuevos datos

Escalabilidad de la optimización predictiva de compilación

  • Gestión de ecosistemas de compilación a gran escala
  • Proyección de recursos con aprendizaje automático
  • Integración con plataformas de compilación multinube

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las cadenas de compilación de software
  • Experiencia con herramientas de CI/CD
  • Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Ingenieros de compilación y lanzamiento
  • Especialistas en DevOps
  • Equipos de ingeniería de plataformas
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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