Struttura del corso

Fondamenti dei Flussi di Lavoro di Distribuzione Potenziati dall'AI

  • Come l'AI potenzia le pratiche moderne di distribuzione
  • Panoramica dei modelli predittivi di distribuzione
  • Concetti chiave: drift, segnali anomali, trigger del rollback

Costruire Pipeline di Distribuzione Intelligenze

  • Integrazione di componenti AI nei sistemi CI/CD esistenti
  • Requisiti di dati per modelli decisionali efficaci
  • Strategie di strumentazione della pipeline

Previsione del Rischio e Analisi Pre-Distribuzione

  • Valutare la prontezza per il rilascio con l'apprendimento automatico
  • Modelli di scoring per i rischi della distribuzione
  • Utilizzare dati storici per pianificare rollouts più intelligenti

Strategie AI-Controlled per il Rollout

  • Automatizzazione della selezione di release blue/green e canary
  • Regolazione dinamica della velocità del rollout
  • Scoring del rischio in tempo reale durante la distribuzione

Rollback Automatico e Tecnologie di Resilienza

  • Comprendere i trigger e le soglie del rollback
  • Rilevare anomalie attraverso metriche e log
  • Coordinare rollbacks in sistemi distribuiti

Osservabilità per l'Orchestrazione AI-Driven

  • Raccolta di dati di telemetria della distribuzione per l'accuratezza del modello
  • Progettazione di pipeline di monitoraggio efficaci
  • Correlazione dei segnali per migliorare l'automazione delle decisioni

Governance, Conformità e Controlli di Sicurezza

  • Garantire l'auditabilità delle azioni di distribuzione guidate dall'AI
  • Gestione dei criteri di accettazione e approvazione del rischio
  • Costruire meccanismi di fiducia per decisioni automatizzate

Scalabilità delle Distribuzioni Orchestrate dall'AI

  • Architetture per l'orchestrazione multi-ambiente
  • Integrazione di distribuzioni edge, cloud e ibride
  • Considerazioni di prestazioni per rollouts su larga scala

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza delle pipeline CI/CD
  • Esperienza con flussi di lavoro di distribuzione cloud-native
  • Familiarità con la containerizzazione e i microservizi

Pubblico Target

  • Ingegneri DevOps
  • Manager di release
  • Ingegneri di affidabilità del sito (SRE)
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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