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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos de los flujos de trabajo de despliegue mejorados con IA
- Cómo la IA complementa las prácticas modernas de despliegue
- Visión general de los modelos predictivos de despliegue
- Conceptos clave: deriva (drift), señales de anomalía, desencadenantes de reintegro
Construcción de pipelines de despliegue inteligentes
- Integración de componentes de IA en sistemas CI/CD existentes
- Requisitos de datos para modelos de decisión efectivos
- Estrategias de instrumentación de pipelines
Predicción de riesgos y análisis previo al despliegue
- Evaluación de la disponibilidad para lanzamiento con aprendizaje automático
- Modelos de puntuación para el riesgo de despliegue
- Uso de datos históricos para una planificación de implementación más inteligente
Estrategias de implementación controladas por IA
- Automatización de la selección de lanzamientos azul/verde (blue/green) y canar (canary)
- Ajuste dinámico de la velocidad de implementación
- Puntuación de riesgos en tiempo real durante el despliegue
Técnicas de reintegro automático y resiliencia
- Comprensión de los desencadenantes y umbrales de reintegro
- Detección de anomalías mediante métricas y registros (logs)
- Coordinación de reingresos en sistemas distribuidos
Observabilidad para la orquestación impulsada por IA
- Recolección de telemetría de despliegue para la precisión del modelo
- Diseño de pipelines de monitoreo efectivos
- Correlación de señales para mejorar la automatización de decisiones
Gobernanza, cumplimiento y controles de seguridad
- Garantizar la auditabilidad de las acciones de despliegue impulsadas por IA
- Gestión de la aceptación de riesgos y políticas de aprobación
- Creación de mecanismos de confianza para decisiones automatizadas
Escala de despliegues orquestados por IA
- Arquitecturas para la orquestación de multi-entorno
- Integración de despliegues en el borde (edge), nube e híbridos
- Consideraciones de rendimiento para implementaciones a gran escala
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de pipelines CI/CD
- Experiencia con flujos de trabajo de despliegue nativo en la nube (cloud-native)
- Familiaridad con la contenerización y microservicios
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps
- Gerentes de lanzamiento
- Ingenieros de confiabilidad de sitios (SRE)
