Plan du cours

Fondements des Pipelines Auto-Réparatrices

  • Concepts clés de la récupération autonome
  • Modèles d'échec courants dans CI/CD
  • Approches IA pour la stabilité des pipelines

Détection en Temps Réel des Anomalies

  • Comprendre les sources de télémétrie des pipelines
  • Appliquer l'IA pour prédire les échecs
  • Détecter des motifs anormaux avec des modèles IA

Identification et Analyse des Causes Profondes des Incidents

  • Classer automatiquement les types d'incidents
  • Corréler les journaux, les traces et les métriques
  • Utiliser des signaux IA pour isoler les causes profondes

Conception de Flux de Travail Auto-Réparateurs

  • Définir des actions de remédiation automatisées
  • Déclencher des flux de travail à partir d'alertes basées sur l'IA
  • Intégrer les livres de procédures avec des moteurs de décision intelligents

Création de Boucles de Feedback Intelligentes

  • Capturer des données historiques d'échec
  • Former des modèles pour une amélioration continue
  • Assurer l'apprentissage adaptatif dans le comportement des pipelines

Intégration de Capabilités Auto-Réparatrices dans CI/CD

  • Intégrer l'automatisation tout au long des étapes de construction et de déploiement
  • Soutenir les plateformes de livraison hybrides et multi-cloud
  • S'aligner sur la gouvernance DevOps de l'organisation

Modèles de Fiabilité Avancés

  • Concevoir des pipelines avec une résilience prédictive
  • Utiliser des systèmes de décision basés sur les politiques
  • Mettre en œuvre des stratégies de repli avec l'orchestration IA

Mise en Œuvre d'un Pipeline Auto-Réparateur Intégral

  • Combiner la détection des anomalies, l'analyse des causes profondes et le remède automatisé
  • Valider la résilience des workflows terminés
  • Assurer l'observabilité et la transparence pour les ingénieurs

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Une compréhension des processus CI/CD
  • Une expérience avec les pratiques DevOps ou SRE
  • Des connaissances en outils de surveillance ou d'observabilité

Public Cible

  • SREs (Site Reliability Engineers)
  • Responsables DevOps
  • Ingénieurs de fiabilité des plateformes
 14 Heures

Nombre de participants


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