AI for DevOps: Integración de la Inteligencia en los Ciclos CI/CD
AI for DevOps es la aplicación de inteligencia artificial para mejorar los procesos de integración continua, pruebas, implementación y entrega mediante técnicas de automatización e optimización inteligentes.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de DevOps que desean incorporar IA y aprendizaje automático en sus pipelines CI/CD para mejorar la velocidad, precisión y calidad.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar herramientas de IA en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
- Aplicar pruebas basadas en AI, análisis de código y detección del impacto de cambios.
- Optimizar estrategias de construcción e implementación utilizando insights predictivos.
- Implementar trazabilidad y mejora continua usando bucles de retroalimentación mejorados con IA.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a la IA en DevOps
- ¿Qué es AI for DevOps?
- Casos de uso y beneficios de la IA en pipelines CI/CD
- Resumen de herramientas y plataformas que apoyan la automatización impulsada por IA
Desarrollo y Revisión de Código Asistido por AI
- Uso de GitHub Copilot y herramientas similares para la finalización del código
- Verificaciones y sugerencias de calidad del código basadas en IA
- Generación automática de pruebas y detección de vulnerabilidades
Diseño Inteligente de Pipelines CI/CD
- Configuración de Jenkins o GitHub Actions con pasos mejorados por IA
- Desencadenamiento predictivo de construcciones y detección inteligente de rollbacks
- Ajustes dinámicos del pipeline basados en el rendimiento histórico
Automatización de Pruebas Impulsada por IA
- Generación y priorización de pruebas impulsadas por IA (por ejemplo, Testim, mabl)
- Análisis de pruebas de regresión utilizando aprendizaje automático
- Reducción de inestabilidad y tiempo de ejecución de pruebas con insights basados en datos
Análisis Estático y Dinámico con IA
- Integración de SonarQube y herramientas similares en pipelines
- Detección automática de olores de código y sugerencias de refactorización
- Análisis del impacto y perfilado de riesgos de código
Monitoreo, Retroalimentación e Improvemiento Continuo
- Herramientas de observabilidad impulsadas por IA y detección de anomalías
- Uso de modelos ML para aprender de los resultados de implementaciones
- Creación de bucles de retroalimentación automáticos a lo largo del ciclo de vida del software (SDLC)
Estudios de Caso e Integración Práctica
- Ejemplos de CI/CD mejorados por IA en entornos empresariales
- Integración con plataformas nativas en la nube y microservicios
- Desafíos, recomendaciones y mejores prácticas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con DevOps y flujos de trabajo CI/CD
- Entendimiento básico de herramientas de control de versiones y automatización
- Familiaridad con conceptos de prueba y despliegue de software
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps y equipos de plataforma
- Líderes de automatización QA e ingenieros de prueba
- Arquitectos de software y gerentes de lanzamiento
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Implementar estrategias de lanzamiento asistidas por IA para implementaciones más seguras.
- Predecir el riesgo de implementación utilizando insights basados en aprendizaje automático.
- Integrar flujos de trabajo de rollback automatizados basados en la detección de anomalías.
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Formato del Curso
- Demostraciones dirigidas por un instructor con profundizaciones técnicas.
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Opciones de Personalización del Curso
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- Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de la organización, por favor contáctenos.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas actividades y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para programarlo.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones para la Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basadas en análisis predictivos de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por insights expertos.
- Sesiones de práctica basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada en un entorno de prueba controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesita que este entrenamiento se adapte a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, por favor contáctenos para organizarlo.
AI-Powered QA Automation in CI/CD
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Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas automatizadas impulsadas por IA.
- Integrar puertas de calidad inteligentes en pipelines CI/CD para prevenir regresiones.
- Usar IA para la prueba exploratoria, predicción de defectos y análisis de flakiness de las pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles en rápida evolución.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus pipelines CI/CD.
Después de completar este entrenamiento, los asistentes estarán equipados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las construcciones de software.
- Usar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir estándares regulatorios, de seguridad y de licenciamiento.
- Detectar automáticamente desviaciones y desplazamientos de configuración.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas por el instructor respaldadas con ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios de cumplimiento CI/CD del mundo real.
- Experimentación aplicada en un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento personalizadas, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.
GitHub Copilot para la Automatización y Productividad de DevOps
14 HorasGitHub Copilot es un asistente de codificación alimentado por IA que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluyendo operaciones de DevOps como la escritura de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de implementación.
Este curso dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para optimizar tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar la productividad.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Usar GitHub Copilot para asistir con scripts shell, configuración y pipelines CI/CD.
- Aprovechar la finalización de código IA en archivos YAML y GitHub Actions.
- Acelerar flujos de trabajo de pruebas, implementación y automatización.
- Aplicar Copilot de manera responsable con un entendimiento de las limitaciones de IA y las mejores prácticas.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un curso personalizado, por favor contáctenos para hacer los arreglos.
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14 HorasDevSecOps con IA es la práctica de integrar inteligencia artificial en los DevOps para detectar proactivamente vulnerabilidades, aplicar políticas de seguridad y automatizar acciones de respuesta a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de DevOps y seguridad que desean aplicar herramientas y prácticas basadas en IA para mejorar la automatización de seguridad a lo largo de los pipelines de desarrollo y entrega.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar herramientas de seguridad impulsadas por IA en los pipelines CI/CD.
- Utilizar análisis estático y dinámico potenciado por IA para detectar problemas más temprano.
- Automatizar la detección de secretos, el escaneo de vulnerabilidades del código y el análisis de riesgos de dependencias.
- Habilitar modelado proactivo de amenazas y aplicación de políticas utilizando técnicas inteligentes.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Enterprise AIOps con Splunk, Moogsoft y Dynatrace
14 HorasPlataformas empresariales AIOps como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades poderosas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos IT a gran escala.
Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a equipos de IT empresariales intermedios que desean integrar herramientas AIOps en su pila de observabilidad existente y flujos de trabajo operativos.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada AIOps.
- Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por IA.
- Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir MTTR e incrementar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Implementing AIOps with Prometheus, Grafana, and ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar decisiones de operaciones.
Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios en observabilidad que desean modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y pronósticos.
- Crear reglas inteligentes de alertas basadas en insights predictivos.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para programarla.
MLL y Agentes en Flujos de Trabajo DevOps
14 HorasLos LLMs y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la triage de alertas mediante la simulación de colaboración y toma de decisiones humanas.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está orientado a ingenieros avanzados que desean diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados de DevOps impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas multiagente.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
- Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos y las resúmenes de cambios mediante agentes.
- Coordinar múltiples agentes para la triage de alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones de DevOps.
- Construir flujos de trabajo impulsados por agentes seguros y mantenibles usando marcos de código abierto.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Optimización Predictiva de Construcción con Aprendizaje Automático
14 HorasLa optimización predictiva de construcción es la práctica de usar el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de las construcciones y mejorar la fiabilidad, la velocidad y la utilización de recursos.
Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de ingeniería de nivel intermedio que deseen mejorar las pipelines de construcción mediante la automatización, la predicción y el almacenamiento en caché inteligente utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar este curso, los asistentes podrán:
- Aplicar técnicas de ML para evaluar patrones de rendimiento de construcción.
- Detectar y predecir fallos en las construcciones basándose en los registros de construcción históricos.
- Implementar estrategias de almacenamiento en caché impulsadas por ML para reducir la duración de las construcciones.
- Integrar análisis predictivos en los flujos de trabajo existentes de CI/CD.
Formato del Curso
- Conferencias guiadas por un instructor y discusión colaborativa.
- Ejercicios prácticos enfocados en el análisis y modelado de datos de construcción.
- Implementación práctica en un entorno de CI/CD simulado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para adaptar este entrenamiento a toolchains o entornos específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.
Pipelines Autogestión: IA para la Detección y Recuperación Automatizada de Incidentes
14 HorasLa autogestión automatizada es la práctica de usar sistemas inteligentes para detectar fallas en las pipelines, identificar causas raíz y desencadenar acciones de recuperación en tiempo real.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen integrar la detección de incidentes impulsada por IA y la remediación automatizada en sus pipelines de entrega.
Al completar este curso, los participantes adquirirán la capacidad de:
- Monitorear las pipelines utilizando modelos de detección de anomalías basados en IA.
- Diseñar flujos de trabajo automatizados para resolver fallas instantáneamente.
- Implementar bucles de retroalimentación inteligentes que prevengan problemas recurrentes.
- Mejorar la resiliencia y fiabilidad general en los sistemas CI/CD.
Formato del Curso
- Presentaciones dirigidas por expertos con ejemplos del mundo real.
- Ejercicios aplicados centrados en desafíos de confiabilidad de pipelines.
- Desarrollo práctico de mecanismos de resolución automatizados en un entorno de laboratorio.
Opciones de Personalización del Curso
- Para contenido personalizado que aborde los flujos de trabajo o las necesidades de respuesta a incidentes de su organización, por favor contáctenos para organizarlo.