Plan du cours

Fondements de l'optimisation prédictive des builds

  • Comprendre les goulets d'étranglement du système de build
  • Sources de données sur la performance des builds
  • Cartographie des opportunités d'IA dans le CI/CD

Apprentissage automatique pour l'analyse des builds

  • Prétraitement des journaux de build
  • Extraction de caractéristiques à partir des métriques liées aux builds
  • Sélection de modèles d'IA appropriés

Prédiction des échecs des builds

  • Identification des indicateurs clés d'échec
  • Formation de modèles de classification
  • Évaluation de la précision des prédictions

Optimisation des temps de build avec l'IA

  • Modélisation des tendances de durée des builds
  • Estimation des besoins en ressources
  • Réduction de la variance et amélioration de la prévisibilité

Stratégies intelligentes de caching

  • Détection d'artefacts réutilisables des builds
  • Conception de politiques de caching pilotées par l'IA
  • Gestion de l'invalidation du cache

Intégration de l'IA dans les pipelines CI/CD

  • Intégration des étapes de prédiction dans les workflows de build
  • Assurance de la reproductibilité et de la traçabilité
  • Mise en œuvre opérationnelle des modèles pour une amélioration continue

Surveillance et feedback continu

  • Collecte de télémétrie à partir des builds
  • Automatisation des cycles d'examen de performance
  • Retraînement des modèles sur la base de nouvelles données

Échelle de l'optimisation prédictive des builds

  • Gestion d'écosystèmes de build à grande échelle
  • Prévision des ressources avec l'IA
  • Intégration avec des plateformes de build multi-cloud

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des pipelines de build logiciel
  • Une expérience avec les outils CI/CD
  • Une familiarité avec les concepts de base de l'apprentissage automatique

Public cible

  • Ingénieurs en build et release
  • Praticiens DevOps
  • Équipes d'ingénierie de plateforme
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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