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Durée 14 heures
Plan du cours
Fondamentaux des flux de travail de déploiement améliorés par l'IA
- Comment l'IA complète les pratiques modernes de déploiement
- Aperçu des modèles prédictifs de déploiement
- Concepts clés : dérive, signaux d'anomalie, déclencheurs de retour en arrière
Construction de pipelines de déploiement intelligents
- Intégration des composants d'IA dans les systèmes CI/CD existants
- Exigences en matière de données pour des modèles de décision efficaces
- Stratégies d'instrumentation des pipelines
Prédiction des risques et analyse pré-déploiement
- Évaluation de la disponibilité des versions à l'aide de l'apprentissage automatique
- Modèles de notation pour le risque de déploiement
- Utilisation des données historiques pour une planification de déploiement plus intelligente
Stratégies de déploiement contrôlées par l'IA
- Automatisation de la sélection des stratégies blue/green et canary
- Ajustement dynamique de la vitesse de déploiement
- Notation du risque en temps réel pendant le déploiement
Techniques de retour automatique en arrière et de résilience
- Compréhension des déclencheurs et des seuils de retour en arrière
- Détection des anomalies par le biais des métriques et des journaux
- Coordination des retours en arrière entre les systèmes distribués
Observabilité pour l'orchestration pilotée par l'IA
- Collecte de la télémétrie de déploiement pour la précision des modèles
- Conception de pipelines de surveillance efficaces
- Corrélation des signaux pour améliorer l'automatisation des décisions
Gouvernance, conformité et contrôles de sécurité
- Assurance de l'auditabilité des actions de déploiement pilotées par l'IA
- Gestion de l'acceptation des risques et des politiques d'approbation
- Construction de mécanismes de confiance pour les décisions automatisées
Échelle des déploiements orchestrés par l'IA
- Architectures pour l'orchestration multi-environnements
- Intégration des déploiements edge, cloud et hybrides
- Considérations de performance pour les déploiements à grande échelle
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des pipelines CI/CD
- Une expérience des flux de travail de déploiement cloud-native
- Une familiarité avec la conteneurisation et les microservices
Public cible
- Ingénieurs DevOps
- Gestionnaires de sorties (Release managers)
- Ingénieurs en fiabilité des sites (SREs)
