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Plan du cours

Fondamentaux de l'optimisation prédictive des builds

  • Compréhension des goulets d'étranglement des systèmes de build.
  • Sources de données de performance des builds.
  • Identification des opportunités d'application du machine learning dans les pipelines CI/CD.

Machine learning pour l'analyse des builds

  • Prétraitement des journaux de build.
  • Extraction de fonctionnalités à partir des métriques liées aux builds.
  • Sélection des modèles de machine learning appropriés.

Prédiction des échecs de builds

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

Optimisation des temps de build grâce au machine learning

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

Stratégies de cache intelligentes

  • Détection des artefacts de build réutilisables.
  • Conception de politiques de cache basées sur le machine learning.
  • Gestion de l'invalidation du cache.

Intégration du machine learning dans les pipelines CI/CD

  • Intégration des étapes de prédiction dans les workflows de build.
  • Assurance de la reproductibilité et de la traçabilité.
  • Industrialisation des modèles pour une amélioration continue.

Surveillance et retour d'information continu

  • Collecte de la télémétrie depuis les builds.
  • Automatisation des cycles de revue des performances.
  • Réentraînement des modèles à partir de nouvelles données.

Passage à l'échelle de l'optimisation prédictive des builds

  • Gestion des écosystèmes de builds à grande échelle.
  • Prévision des ressources grâce au machine learning.
  • Intégration avec les plateformes de build multi-cloud.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des pipelines de build logiciels.
  • Expérience avec les outils CI/CD.
  • Connaissance des concepts fondamentaux du machine learning.

Audience cible

  • Ingénieurs de build et de release.
  • Professionnels DevOps.
  • Équipes d'ingénierie de plateforme.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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