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Programa do Curso

Fundamentos de Fluxos de Trabalho de Implantação Aprimorados por IA

  • Como a IA complementa as práticas modernas de implantação
  • Visão geral dos modelos de implantação preditiva
  • Conceitos-chave: drift, sinais de anomalia, gatilhos de rollback

Construindo Pipelines de Implantação Inteligentes

  • Integrando componentes de IA em sistemas de CI/CD existentes
  • Requisitos de dados para modelos de decisão eficazes
  • Estratégias de instrumentação de pipeline

Predição de Risco e Análise Pré-Implantação

  • Avaliando a prontidão de lançamento com aprendizado de máquina
  • Modelos de pontuação para risco de implantação
  • Utilizando dados históricos para um planejamento de lançamento mais inteligente

Estratégias de Lançamento Controladas por IA

  • Automatizando a seleção de lançamentos blue/green e canary
  • Ajuste dinâmico da velocidade de lançamento
  • Pontuação de risco em tempo real durante a implantação

Técnicas de Rollback Automatizado e Resiliência

  • Entendendo gatilhos e limiares de rollback
  • Detectando anomalias através de métricas e logs
  • Coordenando rollbacks em sistemas distribuídos

Observabilidade para Orquestração Orientada por IA

  • Coletando telemetria de implantação para a precisão dos modelos
  • Projetando pipelines de monitoramento eficazes
  • Correlacionando sinais para melhorar a automação de decisões

Governança, Conformidade e Controles de Segurança

  • Garantindo a auditabilidade das ações de implantação orientadas por IA
  • Gerenciando a aceitação de riscos e políticas de aprovação
  • Construindo mecanismos de confiança para decisões automatizadas

Escalar Implantações Orquestradas por IA

  • Arquiteturas para orquestração multiambiente
  • Integrando implantações em edge, nuvem e híbridas
  • Considerações de desempenho para lançamentos em larga escala

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos pipelines de CI/CD
  • Experiência com fluxos de trabalho de implantação em ambiente cloud-native
  • Familiaridade com containerização e microsserviços

Público Alvo

  • Engenheiros DevOps
  • Gestores de lançamento (Release Managers)
  • Engenheiros de confiabilidade do site (SREs)
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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