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Duração 14 horas
Programa do Curso
Fundamentos dos Pipelines de Auto-Cura
- Conceitos-chave da recuperação autónoma
- Padrões de falha comuns em CI/CD
- Abordagens baseadas em IA para a estabilidade de pipelines
Deteção de Anomalias em Tempo Real
- Compreensão das fontes de telemetria de pipelines
- Aplicação de ML para prever falhas
- Deteção de padrões anómalos com modelos de IA
Identificação de Incidentes e Análise da Causa Raiz
- Classificação automática de tipos de incidentes
- Correlação de registos, rastros e métricas
- Utilização de sinais de IA para isolar as causas raiz
Projeto de Fluxos de Trabalho de Recuperação Automática
- Definição de ações de remediação automatizada
- Disparo de fluxos de trabalho a partir de alertas baseados em IA
- Integração de runbooks com motores de decisão inteligentes
Construção de Ciclos de Feedback Inteligentes
- Captura de dados históricos de falhas
- Treino de modelos para melhoria contínua
- Garantia de aprendizagem adaptativa no comportamento do pipeline
Integração das Capacidades de Auto-Cura no CI/CD
- Incorporação da automação nas fases de build e deploy
- Suporte a plataformas de entrega híbridas e multi-cloud
- Alinhamento com a governança DevOps organizacional
Padrões Avançados de Fiabilidade
- Projeto de pipelines com resiliência preditiva
- Exploração de sistemas de decisão baseados em políticas
- Implementação de estratégias de fallback com orquestração de IA
Implementação de Pipeline de Auto-Cura de Ponta a Ponta
- Combinação de deteção de anomalias, RCA e remediação automática
- Validação da resiliência dos fluxos de trabalho concluídos
- Garantia de observabilidade e transparência para os engenheiros
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos processos CI/CD
- Experiência com práticas DevOps ou SRE
- Conhecimento de ferramentas de monitorização ou observabilidade
Público-Alvo
- SREs
- Líderes DevOps
- Engenheiros de fiabilidade de plataforma
Treinamento Corporativo Personalizado
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- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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