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課程簡介

AI增強型部署工作流程基礎

  • AI如何強化現代部署實踐
  • 預測性部署模型概覽
  • 核心概念:漂移、異常信號與回滾觸發條件

建構智能部署管線

  • 將AI元件整合至現有CI/CD系統
  • 有效決策模型所需的資料需求
  • 管線儀表化策略

風險預測與預部署分析

  • 利用機器學習評估發佈準備度
  • 部署風險評分模型
  • 運用歷史數據制定更聰明的發佈計劃

AI控制發佈策略

  • 自動化藍綠與灰鵪鶉發佈選擇
  • 動態調整發佈速度
  • 部署期間的實時風險評分

自動回滾與韌性技術

  • 了解回滾觸發條件與閾值
  • 透過指標與日誌檢測異常
  • 在分散式系統中協調回滾動作

AI驅動編排的可觀測性

  • 收集部署遙測數據以提升模型準確性
  • 設計有效的監控管線
  • 關聯信號以改善決策自動化

治理、合規與安全控制

  • 確保AI驅動部署動作的可審計性
  • 管理風險接受與核准政策
  • 為自動化決策建立信任機制

擴展AI編排部署

  • 多環境編排的架構設計
  • 整合邊緣、雲端與混合部署
  • 大規模發佈的效能考量

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備CI/CD管線的基礎理解
  • 擁有雲端原生部署工作流程的經驗
  • 熟悉容器化與微服務架構

適用對象

  • DevOps工程師
  • 發佈經理
  • 站點可靠性工程師(SRE)
 14 小時

課程分類