Entrar em Contato

Programa do Curso

Fundamentos do Controle de Lançamentos Aprimorado por IA

  • Compreensão das feature flags e da entrega progressiva
  • Conceitos fundamentais de canary testing e exposição gradual
  • Onde a IA agrega valor nos fluxos de trabalho de lançamento

Técnicas de Machine Learning para Decisões de Lançamento

  • Modelagem de linha de base do comportamento do sistema e dos usuários
  • Abordagens de detecção de anomalias para alertas antecipados
  • Considerações sobre dados de treinamento e loops de feedback

Projetando Estratégias de Feature Flags Orientadas por IA

  • Regras dinâmicas de flags informadas por sinais de IA
  • Limites de exposição e gates automáticos de pontuação
  • Lógica adaptativa para aumento, pausa ou reversão

Análise de Canary Assistida por IA

  • Avaliação do desempenho do canary em relação à linha de base
  • Ponderação de métricas e criação de pontuações de risco baseadas em IA
  • Gatilhamento de caminhos de decisão automatizados

Integração de Modelos de IA em Pipelines de Lançamento

  • Incorporação de verificações de IA nas etapas de CI/CD
  • Conexão dos sistemas de feature flag aos motores de ML
  • Gerenciamento de pipelines para fluxos de trabalho híbridos (automatizados/manuais)

Monitoramento e Observabilidade para Tomada de Decisão com IA

  • Sinais necessários para inferência confiável da IA
  • Coleta de telemetria de desempenho, crashes e comportamento
  • Fechamento do ciclo com aprendizado contínuo

Gestão de Riscos e Governança Operacional

  • Garantir automação responsável nas decisões de lançamento
  • Definir condições de revisão humana e pontos de override
  • Auditoria de ações de lançamento orientadas por IA

Escalando Estratégias de Lançamento Baseadas em IA entre Produtos

  • Estruturas de governança multi-equipe
  • Componentes ML reutilizáveis e padronização de modelos
  • Normalização de telemetria entre produtos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos fluxos de trabalho de CI/CD
  • Experiência com uso de feature flags ou pipelines de implantação
  • Conhecimento básico de conceitos de monitoramento estatístico ou de desempenho

Público-Alvo

  • Engenheiros de produto
  • Profissionais de DevOps
  • Engenheiros de release e líderes técnicos
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas