Schița de curs

Fundamentele Controlului de Lansare Îmbunătățit de AI

  • Înțelegerea feature flag-urilor și a livrării progresive
  • Concepte de bază ale testării canary și ale expunerii în etape
  • Unde adaugă valoare AI în fluxurile de lucru de lansare

Tehnici de Învățare Automată pentru Deciziile de Rulare

  • Modelarea de bază a comportamentului sistemului și al utilizatorilor
  • Abordări de detectare a anomalilor pentru avertizarea timpurie
  • Considerații privind datele de antrenament și buclele de feedback

Proiectarea Strategiilor de Feature Flag Bazate pe AI

  • Reguli dinamice de feature flag informate de semnalele AI
  • Praguri de expunere și porți de scor automatizate
  • Logică adaptivă de creștere, pauză sau revenire

Analiza Canary Asistată de AI

  • Evaluarea performanței canary față de cea de bază
  • Ponderarea metricilor și crearea de scoruri de risc bazate pe AI
  • Declanșarea căilor de decizie automatizate

Integrarea Modelelor AI în Conductele de Lansare

  • Încorporarea verificărilor AI în etapele CI/CD
  • Conectarea sistemelor de feature flag la motoarele de ML
  • Gestionarea conductelor pentru fluxuri de lucru hibride automate/manuale

Monitorizarea și Observabilitatea pentru Deciziile Bazate pe AI

  • Semnalele necesare pentru inferența AI fiabilă
  • Colectarea telemetriei de performanță, crash și comportament
  • Închiderea buclei cu învățare continuă

Managementul Riscurilor și Guvernanța Operațională

  • Asigurarea automatizării responsabile în deciziile de lansare
  • Definirea condițiilor de revizuire umană și a punctelor de suprascriere
  • Auditarea acțiunilor de rulare conduse de AI

Scalarea Strategiilor de Rulare Bazate pe AI pe Mai Multe Produse

  • Cadre de guvernanță pentru echipe multiple
  • Componente ML reutilizabile și standardizarea modelelor
  • Normalizarea telemetriei între produse

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea fluxurilor de lucru CI/CD
  • Experiență în utilizarea feature flag-urilor sau a conductelor de implementare
  • Familiaritate cu conceptele de bază ale monitorizării statistice sau a performanței

Publicul țintă

  • Ingineri de produs
  • Profesioniști DevOps
  • Ingineri de lansare și lideri tehnici
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite