Plan du cours

Fondements des Workflows de Déploiement Améliorés par l'IA

  • Comment l'IA améliore les pratiques modernes de déploiement
  • Aperçu des modèles prédictifs de déploiement
  • Concepts clés : dérive, signaux d'anomalie, déclencheurs de rollback

Construction de Pipelines de Déploiement Intelligents

  • Intégration des composants IA dans les systèmes CI/CD existants
  • Exigences en matière de données pour des modèles de décision efficaces
  • Stratégies d'instrumentation de pipeline

Prévision des Risques et Analyse Pré-Déploiement

  • Évaluation de la préparation à la release avec l'apprentissage automatique
  • Modèles d'évaluation des risques de déploiement
  • Utilisation des données historiques pour une planification de rollout plus intelligente

Stratégies de Rollout Contrôlées par l'IA

  • Automatisation de la sélection des releases blue/green et canary
  • Ajustement dynamique de la vitesse de rollout
  • Évaluation en temps réel des risques pendant le déploiement

Rollback Automatique et Techniques de Résilience

  • Comprendre les déclencheurs et seuils de rollback
  • Détection d'anomalies à travers les métriques et les logs
  • Coordination des rollbacks dans des systèmes distribués

Observabilité pour l'Orchestration Assistée par l'IA

  • Collecte de la télémétrie de déploiement pour améliorer l'exactitude des modèles
  • Conception de pipelines de monitoring efficaces
  • Corrélation des signaux pour améliorer l'automatisation des décisions

Gouvernance, Conformité et Contrôles de Sécurité

  • Assurer la traçabilité des actions de déploiement assistées par l'IA
  • Gestion des politiques d'acceptation et d'approbation des risques
  • Construction de mécanismes de confiance pour les décisions automatisées

Échelle des Déploiements Orchestrés par l'IA

  • Architectures pour l'orchestration multi-environnements
  • Intégration de déploiements en edge, cloud et hybrides
  • Considérations sur les performances pour des rollouts à grande échelle

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Une compréhension des pipelines CI/CD
  • Une expérience avec les workflows de déploiement cloud-native
  • Une familiarité avec la conteneurisation et les microservices

Public cible

  • Ingénieurs DevOps
  • Gestionnaires de release
  • Ingénieurs de fiabilité des sites (SREs)
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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