リリースで大きな障害が発生した時のことを覚えていますか？何が起こったのかを突き止め、できるだけ早く修正しようとしていたあの瞬間を覚えていますか？そんな状況は絶対に避けたいものです。しかも、クラウド、オンプレミス、VM、コンテナなど、複数の環境にデプロイする必要があるため、状況はさらに複雑になります。
事実、企業は未だに透明性の技術を習得していない。 DevOps パイプラインを活用して効率を高め、障害を減らし、回復を早めます。
ウェビナーにご参加ください。製品管理ディレクターのCharitra AgrawalとシニアソリューションエンジニアのJohn Kantirakisが、予測不可能な事態を予測する方法をご紹介します。AIを活用した 予測データ タイムリーな配送と迅速なリスク検出を可能にする、スマートなソリューションです。今こそ、よりスマートに、そして手間をかけずに、 DevOps 「継続的」。
このウェビナーでは、次の方法を学習します。
- リリースの依存関係とそのリスクを事前に理解することで、リリースの遅延を防止します。
- 変更クレジットスコアを使用して変更の失敗確率を予測し、リスクの低い変更を優先的に許可します。
- アプリケーションのリリースとインシデントおよび本番環境のイベントを相関させるデータを使用して、問題をより迅速に修復します。
