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Temario del curso

Fundamentos de los Pipelines Autocurativos

  • Conceptos clave de la recuperación autónoma
  • Patrones de fallo comunes en CI/CD
  • Enfoques impulsados por IA para la estabilidad de los pipelines

Detección de Anomalías en Tiempo Real

  • Comprensión de las fuentes de telemetría de los pipelines
  • Aplicación de aprendizaje automático para predecir fallos
  • Detección de patrones anormales con modelos de IA

Identificación de Incidentes y Análisis de la Causa Raíz

  • Clasificación automática de tipos de incidentes
  • Correlación de registros, trazas y métricas
  • Uso de señales de IA para aislar las causas raíz

Diseño de Flujos de Trabajo de Recuperación Automática

  • Definición de acciones de remediación automatizadas
  • Activación de flujos de trabajo a partir de alertas basadas en IA
  • Integración de manuales de procedimiento con motores de decisión inteligentes

Construcción de Bucles de Retroalimentación Inteligentes

  • Captura de datos históricos de fallos
  • Entrenamiento de modelos para mejora continua
  • Garantía de aprendizaje adaptativo en el comportamiento del pipeline

Integración de Capacidades Autocurativas en CI/CD

  • Incrustación de automatización en las etapas de construcción e implementación
  • Soporte para plataformas de entrega híbridas y multicloud
  • Alineación con la gobernanza de DevOps de la organización

Patrones Avanzados de Confiabilidad

  • Diseño de pipelines con resiliencia predictiva
  • Aprovechamiento de sistemas de decisión basados en políticas
  • Implementación de estrategias de respaldo con orquestación de IA

Implementación de Pipeline Autocurativo de Extremo a Extremo

  • Combinación de detección de anomalías, análisis de causa raíz y remediación automática
  • Validación de la resiliencia de los flujos de trabajo finalizados
  • Garantía de observabilidad y transparencia para los ingenieros

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los procesos de CI/CD
  • Experiencia con prácticas de DevOps o SRE
  • Conocimiento de herramientas de monitoreo u observabilidad

Público Objetivo

  • SREs
  • Líderes de DevOps
  • Ingenieros de confiabilidad de plataformas
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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