Cursusaanbod

Grondslagen van Predictieve Build Optimalisatie

  • Begrijpen van bottlenecks in buildsystemen
  • Bronnen van buildprestatiedata
  • Kaartjes maken van ML-kansen in CI/CD

Machine Learning voor Build Analyse

  • Data preprocessing voor buildlogboeken
  • Kenmerken extraheren uit buildgerelateerde metrieken
  • Selectie van geschikte ML-modellen

Voorspelling van Buildfouten

  • Identificeren van sleutelfoutindicatoren
  • Classificatiemodellen trainen
  • Voorspellingsnauwkeurigheid evalueren

Buildtijden Optimaliseren met ML

  • Modelleren van buildduurpatronen
  • Schatten van middelenvoorwaarden
  • Variatie verkleinen en voorspelbaarheid verbeteren

Intelligentie Caching Strategieën

  • Herbruikbare buildartefacten detecteren
  • ML-gedreven cachepolicies ontwerpen
  • Cacheinvalidatie beheren

Integreer ML in CI/CD-Pipelines

  • Voorspellingsstappen in buildworkflows integreren
  • Reproduceerbaarheid en traceerbaarheid waarborgen
  • Modellen operationeel maken voor continue verbetering

Monitoring en Continu Feedback

  • Telemetrie uit builds verzamelen
  • Prestatiecontroles automatiseren
  • Modelhertraining op basis van nieuwe data

Scalende Predictieve Build Optimalisatie

  • Beheer van large-scale build-ecosystemen
  • Middelenvoorwaarden voorspellen met ML
  • Integreren met multi-cloud buildplatforms

Samenvatting en Volgende Stappen

Vereisten

  • Een begrip van software buildpipelines
  • Ervaring met CI/CD-tooling
  • Kennis van basisprincipes van machine learning

Doelgroep

  • Build- en releaseingenieurs
  • DevOps-praktijkers
  • Platform engineeringteams
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën