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Temario del curso

Fundamentos de la optimización predictiva de compilaciones

  • Comprensión de los cuellos de botella en los sistemas de compilación
  • Fuentes de datos de rendimiento de compilación
  • Mapeo de oportunidades de AM 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 la compilación
  • Selección de modelos de AM apropiados

Predicción de fallos en las compilaciones

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

Optimización de tiempos de compilación con AM

  • Modelado de patrones de duración de compilación
  • Estimación de requisitos de recursos
  • Reducción de la varianza y mejora de la predictibilidad

Estrategias de caché inteligentes

  • Detección de artefactos de compilación reutilizables
  • Diseño de políticas de caché impulsadas por AM
  • Gestión de la invalidación del caché

Integración de AM en pipelines CI/CD

  • Inclusión de pasos de predicción en los flujos de trabajo de compilación
  • Garantizar la reproducibilidad y la trazabilidad
  • poner en producción (operacionalizar) los modelos para una mejora continua

Monitoreo y retroalimentación continua

  • Recopilación de telemetría de las compilaciones
  • Automatización de ciclos de revisión del rendimiento
  • Reentrenamiento de modelos basado en nuevos datos

Escalamiento de la optimización predictiva de compilaciones

  • Gestión de ecosistemas de compilación a gran escala
  • pronóstico de recursos con AM
  • Integración con plataformas de compilación multi-nube

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las tuberías (pipelines) de compilación de software
  • Experiencia con herramientas CI/CD
  • Familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Ingenieros de compilación y lanzamiento (release)
  • Profesionales de DevOps
  • Equipos de ingeniería de plataformas
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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