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 Durée 14 heures

Plan du cours

Fondements du contrôle des déploiements renforcé par l'IA

  • Compréhension des drapeaux de fonctionnalité et de la livraison progressive
  • Concepts fondamentaux du test de canaris et de l'exposition progressive
  • La valeur ajoutée de l'IA dans les flux de déploiement

Techniques d'apprentissage automatique pour les décisions de déploiement

  • Modélisation de référence des comportements du système et des utilisateurs
  • Approches de détection d'anomalies pour l'alerte précoce
  • Considérations sur les données d'entraînement et les boucles de rétroaction

Conception de stratégies de drapeaux de fonctionnalité pilotées par l'IA

  • Règles dynamiques de drapeaux guidées par des signaux IA
  • Seuils d'exposition et barrières de score automatisées
  • Logique adaptative d'augmentation, de pause ou de retour arrière

Analyse de canaris assistée par l'IA

  • Évaluation des performances canaris par rapport à la référence
  • Pondération des métriques et création de scores de risque basés sur l'IA
  • Déclenchement de voies de décision automatisées

Intégration des modèles d'IA dans les pipelines de déploiement

  • Incorporation de contrôles IA dans les étapes CI/CD
  • Connexion des systèmes de drapeaux de fonctionnalité aux moteurs de ML
  • Gestion des pipelines pour des flux de travail hybrides automatisés/manuels

Surveillance et observabilité pour la prise de décision par IA

  • Signaux nécessaires pour une inférence IA fiable
  • Collecte de télémétrie des performances, des crashs et des comportements
  • Fermeture de la boucle avec l'apprentissage continu

Gestion des risques et gouvernance opérationnelle

  • Assurer une automatisation responsable dans les décisions de déploiement
  • Définir les conditions de revue humaine et les points de rétroaction
  • Audit des actions de déploiement pilotées par l'IA

Échelle des stratégies de déploiement basées sur l'IA sur plusieurs produits

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des flux de travail CI/CD
  • Expérience de l'utilisation de drapeaux de fonctionnalité ou de pipelines de déploiement
  • Connaissance des concepts de base en statistiques ou en surveillance des performances

Public cible

  • Ingénieurs produits
  • Professionnels DevOps
  • Ingénieurs en charge des déploiements et responsables techniques

Nombre de participants


Prix par participant

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