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 Duración 14 horas

Temario del curso

Fundamentos del control de lanzamientos mejorado con IA

  • Comprensión de feature flags y entrega progresiva
  • Conceptos clave de pruebas canary (de despliegue gradual) y exposición escalonada
  • Dónde la IA agrega valor en los flujos de trabajo de lanzamientos

Técnicas de aprendizaje automático para decisiones de despliegue

  • Modelado de línea base del comportamiento del sistema y del usuario
  • Enfoques de detección de anomalías para alertas tempranas
  • Consideraciones sobre datos de entrenamiento y bucles de retroalimentación

Diseño de estrategias de feature flags impulsadas por IA

  • Reglas dinámicas de feature flags informadas por señales de IA
  • Umbrales de exposición y puertas de puntuación automatizadas
  • Lógica adaptativa de aumento, pausa o reversión (rollback)

Análisis canary (de despliegue gradual) asistido por IA

  • Evaluación del rendimiento canary frente a la línea base
  • Ponderación de métricas y creación de puntuaciones de riesgo basadas en IA
  • Activación de rutas de decisión automatizadas

Integración de modelos de IA en pipelines de lanzamiento

  • Incorporación de verificaciones de IA en las etapas de CI/CD
  • Conexión de sistemas de feature flags con motores de aprendizaje automático (ML)
  • Gestión de pipelines para flujos de trabajo híbridos automatizados/manuales

Monitoreo y observabilidad para la toma de decisiones con IA

  • Señales necesarias para una inferencia confiable con IA
  • Recopilación de telemetría de rendimiento, fallos (crash) y comportamiento
  • Cierre del ciclo mediante el aprendizaje continuo

Gestión de riesgos y gobernanza operativa

  • Asegurar la automatización responsable en las decisiones de lanzamiento
  • Definir condiciones de revisión humana y puntos de anulación (override)
  • Auditoría de acciones de despliegue impulsadas por IA

Escala de estrategias de despliegue basadas en IA entre productos

  • Marco de gobernanza para múltiples equipos
  • Componentes de ML reutilizables y estandarización de modelos
  • Normalización de telemetría entre productos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo CI/CD
  • Experiencia en el uso de feature flags o en pipelines de despliegue
  • Conocimiento de conceptos básicos de estadística o de monitoreo de rendimiento

Público objetivo

  • Ingenieros de producto
  • Profesionales de DevOps
  • Ingenieros de lanzamientos y líderes técnicos

Número de participantes


Precio por participante

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