AI驅動的部署編排與自動回滾培訓
AI驅動的部署編排是一種利用機器學習與自動化來引導發布策略、偵測異常，並在需要時觸發自動回滾的方法。
此課程為講師指導的線下或線上培訓，適合中級專業人士，旨在優化部署管道，並具備AI驅動的決策與韌性能力。
完成此培訓後，參與者將能：
- 實施AI輔助的發布策略，以提升部署安全性。
- 利用機器學習驅動的洞察預測部署風險。
- 整合基於異常偵測的自動回滾工作流程。
- 增強可觀測性，以支援智慧編排。
課程形式
- 講師示範，並深入探討技術細節。
- 專注於部署實驗的實作情境。
- 模擬真實編排挑戰的實作實驗室。
課程客製化選項
- 可依需求安排客製化整合、工具鏈支援或工作流程對齊。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
AI增強部署工作流程的基礎
- AI如何強化現代部署實務
- 預測性部署模型概覽
- 關鍵概念：漂移、異常訊號、回滾觸發器
建構智慧部署管道
- 將AI元件整合至現有CI/CD系統
- 有效決策模型的資料需求
- 管道儀器化策略
風險預測與部署前分析
- 利用機器學習評估發布就緒度
- 部署風險的評分模型
- 使用歷史資料進行更智慧的發布規劃
AI控制的發布策略
- 自動化藍綠與金絲雀發布的選擇
- 動態調整發布速度
- 部署期間的即時風險評分
自動回滾與韌性技術
- 了解回滾觸發器與閾值
- 透過指標與日誌偵測異常
- 協調分散式系統中的回滾
AI驅動編排的可觀測性
- 收集部署遙測資料以提升模型準確性
- 設計有效的監控管道
- 關聯訊號以改善決策自動化
治理、合規與安全控制
- 確保AI驅動部署動作的可稽核性
- 管理風險接受與核准政策
- 建立自動化決策的信任機制
擴展AI編排的部署
- 多環境編排的架構
- 整合邊緣、雲端與混合部署
- 大規模發布的效能考量
總結與後續步驟
最低要求
- 了解CI/CD管道
- 具備雲原生部署工作流程的經驗
- 熟悉容器化與微服務
目標學員
- DevOps工程師
- 發布經理
- 網站可靠性工程師（SRE）
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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