Programa do Curso

Fundamentos da Otimização Preditiva de Builds

  • Compreensão das gargalos do sistema de builds
  • Fontes de dados de desempenho dos builds
  • Mapeamento de oportunidades de ML em CI/CD

Aprendizado de Máquina para Análise de Builds

  • Pré-processamento de logs de builds
  • Extração de recursos a partir de métricas relacionadas aos builds
  • Seleção de modelos de ML apropriados

Previsão de Falhas nos Builds

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

Otimização dos Tempos de Builds com ML

  • Modelagem de padrões de duração dos builds
  • Estimativa de requisitos de recursos
  • Redução da variância e melhoria da previsibilidade

Estratégias de Cache Inteligente

  • Detecção de artefatos reutilizáveis nos builds
  • Design de políticas de cache baseadas em ML
  • Gerenciamento da invalidação do cache

Integração de ML nos Pipelines CI/CD

  • Incorporação de etapas de previsão em fluxos de trabalho de builds
  • Garantia de reprodutibilidade e rastreabilidade
  • Operacionalização de modelos para melhorias contínuas

Monitoramento e Feedback Contínuo

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

Escalabilidade da Otimização Preditiva de Builds

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

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de pipelines de builds de software
  • Experiência com ferramentas CI/CD
  • Familiaridade com conceitos básicos de aprendizado de máquina

Público-Alvo

  • Engenheiros de builds e releases
  • Praticantes DevOps
  • Equipes de engenharia de plataforma
 14 Horas

Próximas Formações Provisórias

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