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Plan du cours

Fondamentaux du contrôle de versions amélioré par l'IA

  • Compréhension des feature flags et de la livraison progressive
  • Concepts clés des tests canaris et de l'exposition progressive
  • L'apport de l'IA dans les workflows de versions

Techniques d'apprentissage automatique pour les décisions de déploiement

  • Modélisation de la base de référence du comportement des systèmes et des utilisateurs
  • Approches de détection d'anomalies pour les alertes précoces
  • Considérations sur les données d'entraînement et les boucles de rétroaction

Conception de stratégies de feature flags pilotées par l'IA

  • Règles dynamiques des flags informées par les signaux de l'IA
  • Seuils d'exposition et portes de score automatisées
  • Logique d'augmentation adaptative, de pause ou de rollback

Analyse canari assistée par l'IA

  • Évaluation de la performance canari vs. de référence
  • Pondération des métriques et création de scores de risque basés sur l'IA
  • Déclenchement de chemins de décision automatisés

Intégration de modèles d'IA dans les pipelines de versions

  • Intégration de vérifications IA dans les étapes CI/CD
  • Connexion des systèmes de feature flags aux moteurs de ML
  • Gestion des pipelines pour les workflows hybrides automatisés/manuels

Surveillance et observabilité pour la prise de décision par l'IA

  • Signaux requis pour une inférence IA fiable
  • Collecte de la télémétrie de performance, des plantages et du comportement
  • Fermeture de la boucle avec l'apprentissage continu

Gestion des risques et gouvernance opérationnelle

  • Assurer une automatisation responsable dans les décisions de version
  • Définir les conditions de révision humaine et les points de surcharge
  • Auditer les actions de déploiement pilotées par l'IA

Mise à l'échelle des stratégies de déploiement basées sur l'IA à travers les produits

  • Cadres de gouvernance multi-équipes
  • Composants ML réutilisables et normalisation des modèles
  • Normalisation de la télémétrie inter-produits

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des workflows CI/CD
  • De l'expérience avec l'utilisation de feature flags ou les pipelines de déploiement
  • La familiarité avec les concepts de base du suivi statistique ou de performance

Audience

  • Ingénieurs produits
  • Professionnels DevOps
  • Ingénieurs de versions et responsables techniques
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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