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Temario del curso

Fundamentos de los flujos de trabajo de despliegue mejorados con IA

  • Cómo la IA amplía las prácticas modernas de despliegue
  • Panorama general de los modelos predictivos de despliegue
  • Conceptos clave: desviación, señales de anomalía y disparadores de reversión

Construcción de tuberías de despliegue inteligentes

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

Predicción de riesgos y análisis previo al despliegue

  • Evaluación del estado de preparación para el lanzamiento mediante aprendizaje automático
  • Modelos de puntuación para el riesgo de despliegue
  • Uso de datos históricos para una planificación de lanzamientos 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

Técnicas de reversión automática y resiliencia

  • Comprensión de los disparadores 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 de 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

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

Escalado de despliegues orquestados por IA

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las tuberías CI/CD
  • Experiencia en flujos de trabajo de despliegue nativo para la nube
  • Familiaridad con contenedores y microservicios

Audiencia objetivo

  • Ingenieros DevOps
  • Gerentes de lanzamiento (Release managers)
  • Ingenieros de fiabilidad del sitio (SREs)
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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