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Programa do Curso

Fundamentos da Otimização Preditiva de Builds

  • Compreensão dos gargalos nos sistemas de build
  • Fontes de dados de desempenho do build
  • Mapeamento de oportunidades para ML no CI/CD

Aprendizado de Máquina para Análise de Builds

  • Pré-processamento de dados dos registros do build
  • Extração de características a partir de métricas relacionadas ao build
  • Seleção dos modelos de ML apropriados

Predição de Falhas no Build

  • Identificação de principais indicadores de falha
  • Treinamento de modelos de classificação
  • Avaliação da precisão das previsões

Otimização do Tempo de Build com ML

  • Modelagem dos padrões de duração do build
  • Estimativa das necessidades de recursos
  • Redução da variabilidade e melhoria da previsibilidade

Estratégias de Armazenamento em Cache Inteligente

  • Detecção de artefatos do build reutilizáveis
  • Desenho de políticas de cache orientadas por ML
  • Gerenciamento da invalidação do cache

Integração de ML nos Pipelines CI/CD

  • Incorporação de etapas de previsão nos fluxos de trabalho de build
  • Garantia de reprodutibilidade e rastreabilidade
  • Implementação operacional dos modelos para melhoria contínua

Monitoramento e Feedback Contínuo

  • Coleta de telemetria dos builds
  • Automatização dos ciclos de revisão de desempenho
  • Retreinamento do modelo com base em novos dados

Escalonamento da Otimização Preditiva de Builds

  • Gerenciamento de ecossistemas de build em grande escala
  • Previsão de recursos com ML
  • Integração com plataformas de build multi-cloud

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos pipelines de construção de software
  • Experiência com ferramentas CI/CD
  • Conhecimento básico dos conceitos de aprendizado de máquina

Público-Alvo

  • Engenheiros de build e lançamento
  • Profissionais de DevOps
  • Equipes de engenharia de plataforma
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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