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Plan du cours

Fondements des pipelines auto-réparatrices

  • Concepts clés de la récupération autonome
  • Schémas de défaillance courants dans CI/CD
  • Approches pilotées par l'IA pour la stabilité des pipelines

Détection d'anomalies en temps réel

  • Comprendre les sources de télémesure des pipelines
  • Appliquer le Machine Learning pour prédire les défaillances
  • Détecter les schémas anormaux avec des modèles d'IA

Identification des incidents et analyse des causes profondes

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

Conception de workflows de récupération automatique

  • Définir les actions de correction automatisées
  • Déclencher des workflows à partir d'alertes basées sur l'IA
  • Intégrer les manuels d'intervention (runbooks) avec des moteurs de décision intelligents

Mise en place de boucles de rétroaction intelligentes

  • Capturer les données historiques de défaillance
  • Entraîner des modèles pour une amélioration continue
  • Garantir un apprentissage adaptatif du comportement du pipeline

Intégration des capacités auto-réparatrices dans CI/CD

  • Intégrer l'automatisation à travers les étapes de compilation et de déploiement
  • Prendre en charge les plateformes de livraison hybrides et multi-cloud
  • S'aligner sur la gouvernance DevOps organisationnelle

Schémas de fiabilité avancés

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

Implémentation de bout en bout d'un pipeline auto-réparateur

  • Combiner la détection d'anomalies, l'analyse des causes profondes (RCA) et la correction automatique
  • Valider la résilience des workflows complets
  • Assurer l'observabilité et la transparence pour les ingénieurs

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Audience

  • SRE (Site Reliability Engineers)
  • Chefs de projet DevOps
  • Ingénieurs de fiabilité des plateformes
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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