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Programa do Curso

Fundamentos de Pipelines Auto-Curáveis

  • Conceitos-chave de recuperação autônoma
  • Padrões comuns de falha em CI/CD
  • Abordagens orientadas por IA para a estabilidade do pipeline

Detecção de Anomalias em Tempo Real

  • Compreensão das fontes de telemetria do pipeline
  • Aplicação de ML para previsão de falhas
  • Detecção de padrões anormais com modelos de IA

Identificação de Incidentes e Análise de Causa Raiz

  • Classificação automática dos tipos de incidentes
  • Correlação de logs, rastreamentos e métricas
  • Utilização de sinais da IA para isolar causas raiz

Projeto de Fluxo de Trabalho de Auto-Recuperação

  • Definição de ações de remediação automatizadas
  • Acionamento de fluxos de trabalho a partir de alertas baseados em IA
  • Integração de manuais operacionais (runbooks) com motores de decisão inteligentes

Construção de Loops de Feedback Inteligentes

  • Captura de dados históricos de falhas
  • Treinamento de modelos para melhoria contínua
  • Garantindo aprendizado adaptativo no comportamento do pipeline

Integração de Capacidades Auto-Curáveis no CI/CD

  • Incorporação da automação nas etapas de build e deploy
  • Suporte a plataformas de entrega híbridas e multi-nuvem
  • Alinhamento com a governança DevOps organizacional

Padrões Avançados de Confiabilidade

  • Projeto de pipelines com resiliência preditiva
  • Aproveitamento de sistemas de decisão baseados em políticas
  • Implementação de estratégias de contingência com orquestração por IA

Implementação de Pipeline Auto-Curável de Ponta a Ponta

  • Combinação de detecção de anomalias, RCA (Root Cause Analysis) e remediação automática
  • Validação da resiliência dos fluxos de trabalho concluídos
  • Garantindo observabilidade e transparência para os engenheiros

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos processos de CI/CD
  • Experiência com práticas de DevOps ou SRE
  • Conhecimento sobre ferramentas de monitoramento ou observabilidade

Público-Alvo

  • SREs (Site Reliability Engineers)
  • Líderes de DevOps
  • Engenheiros de confiabilidade de plataforma
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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