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Temario del curso

Fundamentos de la optimización predictiva de compilaciones

  • Comprensión de los cuellos de botella en los sistemas de compilación
  • Fuentes de datos de rendimiento de compilación
  • Identificación de oportunidades de AM en CI/CD

Aprendizaje automático para el análisis de compilaciones

  • Preprocesamiento de datos de registros de compilación
  • Extracción de características a partir de métricas relacionadas con las compilaciones
  • Selección de modelos de AM adecuados

Predicción de fallos en las compilaciones

  • Identificación de indicadores clave de fallo
  • Entrenamiento de modelos de clasificación
  • Evaluación de la precisión de la predicción

Optimización de tiempos de compilación con AM

  • Modelado de patrones de duración de las compilaciones
  • Estimación de los requisitos de recursos
  • Reducción de la variabilidad y mejora de la predictibilidad

Estrategias de almacenamiento en caché inteligente

  • Detección de artefactos de compilación reutilizables
  • Diseño de políticas de caché impulsadas por AM
  • Gestión de la invalidación de caché

Integración de AM en pipelines CI/CD

  • Incorporación de pasos de predicción en los flujos de trabajo de compilación
  • Garantía de reproducibilidad y trazabilidad
  • Implementación operativa de modelos para la mejora continua

Monitoreo y retroalimentación continua

  • Recopilación de telemetría de las compilaciones
  • Automatización de ciclos de revisión de rendimiento
  • Retrenamiento de modelos basado en nuevos datos

Escalabilidad de la optimización predictiva de compilaciones

  • Gestión de ecosistemas de compilación a gran escala
  • Pronóstico de recursos con AM
  • Integración con plataformas de compilación en múltiples nubes

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los pipelines de compilación de software
  • Experiencia con herramientas CI/CD
  • Familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático

Público objetivo

  • Ingenieros de compilación y liberación
  • Profesionales de DevOps
  • Equipos de ingeniería de plataforma
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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