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 課程時長 14 時間：

課程簡介

自我修復管線的基礎

  • 自主恢復的關鍵概念
  • CI/CD 中常見的故障模式
  • 提升管線穩定性的 AI 驅動方法

即時異常偵測

  • 理解管線遙測資料來源
  • 應用機器學習預測故障
  • 運用 AI 模型偵測異常模式

事件識別與根本原因分析

  • 自動分類事件類型
  • 關聯日誌、追蹤記錄與指標
  • 利用 AI 訊號隔離根本原因

自動恢復工作流程設計

  • 定義自動補救動作
  • 從基於 AI 的告警觸發工作流程
  • 將應急預案與智能決策引擎整合

建立智能反饋循環

  • 收集歷史故障資料
  • 訓練模型以實現持續改進
  • 確保管線行為的適配性學習

將自我修復能力整合至 CI/CD

  • 在建構與部署階段嵌入自動化
  • 支援混合式與多雲交付平台
  • 與組織的 DevOps 治理對齊

進階可靠性模式

  • 設計具備預測性韌性的管線
  • 利用基於政策的決策系統
  • 實施結合 AI 編排的備援策略

端到端自我修復管線實施

  • 結合異常偵測、根本原因分析與自動補救
  • 驗證已完成工作流程的韌性
  • 確保工程師具備可觀測性與透明度

總結與下一步

最低要求

  • 了解 CI/CD 流程
  • 具備 DevOps 或 SRE 實務經驗
  • 熟悉監控或可觀測性工具

目標受眾

  • SRE（網站可靠性工程師）
  • DevOps 負責人
  • 平台可靠性工程師

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