CI/CD para IA: Automatización de la Construcción y Despliegue de Modelos Basados en Docker

La orquestación de implementaciones impulsada por inteligencia artificial es un enfoque que utiliza el aprendizaje automático y la automatización para guiar las estrategias de lanzamiento, detectar anomalías y activar el rollback automático cuando sea necesario.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está diseñado para profesionales intermedios que buscan optimizar sus pipelines de implementación con decisiones basadas en IA y capacidades de resiliencia.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Implementar estrategias de lanzamiento asistidas por IA para lograr 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.
• Mejorar la observabilidad para apoyar la orquestación inteligente.

Formato del Curso

• Demostraciones dirigidas por un instructor con profundizaciones técnicas.
• Escenarios prácticos enfocados en la experimentación de implementación.
• Laboratorios prácticos que simulan desafíos reales de orquestación.

Opciones de Personalización del Curso

• Integraciones personalizadas, soporte de toolchain o alineación de flujos de trabajo pueden ser organizados a petición.

La inteligencia artificial en DevOps es la aplicación de técnicas de IA para mejorar los procesos de integración continua, pruebas, despliegue y entrega, utilizando automatización y optimización avanzadas.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está diseñado para profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático en sus pipelines CI/CD, con el fin de aumentar la velocidad, precisión y calidad.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo CI/CD para lograr una automatización inteligente.
• Aplicar pruebas basadas en IA, análisis de código y detección del impacto de cambios.
• Optimizar las estrategias de construcción y despliegue utilizando insights predictivos.
• Implementar trazabilidad y mejora continua mediante bucles de retroalimentación mejorados con IA.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica hands-on.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio real.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

El control de implementación impulsado por inteligencia artificial es un enfoque que utiliza aprendizaje automático, análisis de patrones y modelos de decisión adaptativos para gestionar las operaciones de banderas de características y flujos de trabajo de pruebas canario.

Este curso dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para ingenieros y líderes técnicos intermedios que buscan mejorar la fiabilidad de los lanzamientos y optimizar las decisiones sobre la exposición de características mediante el análisis impulsado por IA.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Aplicar modelos de decisión basados en inteligencia artificial para evaluar el riesgo asociado con la introducción de nuevas características.
• Automatizar el análisis canario utilizando métricas de rendimiento, comportamiento y operaciones.
• Integrar sistemas de puntuación inteligentes en plataformas de banderas de características.
• Diseñar estrategias de implementación que se ajusten dinámicamente basadas en datos en tiempo real.

Formato del Curso

• Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
• Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de implementación mejoradas con inteligencia artificial.
• Implementación práctica en un entorno simulado de banderas de características y pruebas canario.

Opciones de Personalización del Curso

• Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de la organización, por favor contáctenos.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está implementando cada vez más con el fin de predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA) para minimizar los tiempos de inactividad y acelerar la resolución.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo (tanto en línea como presencial), está diseñado para profesionales de TI avanzados que deseen implementar análisis predictivos, automatizar la corrección y crear flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al final del curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de ML para identificar patrones que llevan a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas provenientes de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alerta y corrección en las plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que utiliza el aprendizaje automático y el análisis de datos para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como el monitoreo, la detección de incidentes y la respuesta.

Este curso dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales intermedios en operaciones de TI que deseen implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante la automatización inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos a través de registros, métricas y rastreos para identificar las causas raíz.
• Reducir el agotamiento por alertas mediante el filtrado inteligente y la supresión del ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Varios ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para realizar los arreglos necesarios.

Una canalización de AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos crear soluciones costoefectivas y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alerta inteligente en entornos de producción.

Este curso, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñado para ingenieros avanzados que desean construir y desplegar una canalización end-to-end de AIOps utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de IA personalizados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de IA para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar la generación de alertas y la corrección de problemas utilizando herramientas abiertas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Múltiples ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

La generación de pruebas impulsada por inteligencia artificial es un conjunto de técnicas y herramientas que automatizan la creación de casos de prueba y anticipan las brechas en el testing utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

Este curso, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñado para profesionales avanzados que deseen aplicar técnicas de IA para generar pruebas automáticamente y predecir áreas con cobertura insuficiente.

Al finalizar este taller, los participantes estarán equipados para:

• Utilizar modelos de IA para crear escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y end-to-end.
• Analizar bases de código con aprendizaje automático para identificar posibles puntos ciegos en la cobertura.
• Integrar la generación de pruebas basada en IA en los flujos de trabajo CI/CD.
• Optimizar las estrategias de prueba mediante el análisis predictivo de fallos.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas guiadas respaldadas por insights de expertos.
• Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios aplicados.
• Experimentación 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.

La automatización de QA impulsada por la IA mejora las pruebas tradicionales al generar casos de prueba inteligentes, optimizar la cobertura de regresión e integrar puertas de calidad inteligentes en las pipelines de CI/CD, lo que asegura una entrega de software escalable y confiable.

Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la garantía de calidad en los flujos de trabajo de integración e implementación continua.

Al final del curso, los participantes serán capaces de:

• Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
• Integrar puertas de calidad inteligentes en las pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
• Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de flaqueza en las pruebas.
• Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápido movimiento.

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 capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

El monitoreo de cumplimiento respaldado por inteligencia artificial es una disciplina que utiliza la automatización avanzada para identificar, aplicar y validar los requisitos de política durante todo el ciclo de vida de entrega de software.

Este curso dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales de nivel intermedio que buscan integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus pipelines CI/CD.

Después de completar este curso, los asistentes estarán preparados para:

• Implementar verificaciones basadas en inteligencia artificial para detectar brechas de cumplimiento durante el desarrollo de software.
• Utilizar motores de políticas avanzados para garantizar el cumplimiento de normas regulatorias, de seguridad y de licenciamiento.
• Identificar automáticamente desviaciones y cambios en la configuración.
• Integrar informes de cumplimiento en tiempo real en los procesos de entrega de software.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor, respaldadas con ejemplos prácticos.
• Ejercicios prácticos centrados en situaciones reales de cumplimiento CI/CD.
• Prácticas aplicadas en un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización necesita integraciones de cumplimiento personalizadas, no dude en contactarnos para hacer los ajustes necesarios.

GitHub Copilot es un asistente de codificación impulsado por inteligencia artificial que facilita la automatización de tareas de desarrollo, incluyendo operaciones de DevOps como la redacción de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de despliegue.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o en el lugar) está diseñado para profesionales de nivel principiante a intermedio que buscan utilizar GitHub Copilot para agilizar tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar su productividad.

Al final del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Utilizar GitHub Copilot para ayudar en el scripting de shell, configuración y pipelines CI/CD.
• Beneficiarse del autocompletado de código AI en archivos YAML y GitHub Actions.
• Acelerar los flujos de trabajo de pruebas, despliegue y automatización.
• Aplicar Copilot de manera responsable, comprendiendo las limitaciones de la IA y las mejores prácticas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

DevSecOps con IA es la práctica de incorporar inteligencia artificial en los procesos DevOps para identificar proactivamente vulnerabilidades, implementar políticas de seguridad y automatizar las acciones de respuesta a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.

Esta formación impartida por un instructor (tanto en línea como presencial) está dirigida a profesionales intermedios en DevOps y seguridad que buscan aplicar herramientas y prácticas basadas en IA para mejorar la automatización de la seguridad en los pipelines de desarrollo y entrega.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integrar herramientas de seguridad impulsadas por IA en los pipelines CI/CD.
• Utilizar análisis estático y dinámico potenciado por IA para detectar problemas desde etapas iniciales.
• Automatizar la detección de secretos, el escaneo de vulnerabilidades del código y el análisis de riesgos de dependencias.
• Habilitar el modelado proactivo de amenazas y la 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.

Plataformas empresariales AIOps como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades avanzadas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos IT a gran escala.

Este entrenamiento, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñado para equipos de IT empresariales intermedios que buscan integrar herramientas AIOps en su infraestructura de observabilidad existente y flujos de trabajo operativos.

Al concluir 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 el tiempo medio de recuperación (MTTR) e incrementar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con 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, contáctenos para coordinar.

Prometheus y Grafana son herramientas muy utilizadas en la industria para mejorar la observabilidad de infraestructuras modernas. Además, el aprendizaje automático aporta insights predictivos e inteligentes que automatizan las decisiones operativas.

Esta formación, impartida por instructores tanto en línea como presencialmente, está diseñada para profesionales intermedios en observabilidad que buscan modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps con Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para mejorar la observabilidad en sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y realizar pronósticos.
• Crear reglas de alertas inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Charla interactiva con discusiones grupales.
• Muchos ejercicios y prácticas aplicadas.
• 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.

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están transformando la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas, como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la gestión de alertas, al simular colaboraciones y toma de decisiones humanas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está diseñado para ingenieros avanzados que buscan crear e implementar flujos de trabajo automatizados de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Incorporar agentes basados en LLMs a sus flujos de trabajo CI/CD para lograr una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos y los resúmenes de cambios utilizando agentes.
• Coordinar múltiples agentes para clasificar alertas, generar respuestas y ofrecer recomendaciones en DevOps.
• Construir flujos de trabajo impulsados por agentes que sean seguros y mantenibles mediante el uso de 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 organizarla.

La optimización predictiva de construcción es la práctica de utilizar el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de las construcciones y mejorar su fiabilidad, velocidad y uso eficiente de recursos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el lugar) está diseñado para profesionales de ingeniería de nivel intermedio que deseen optimizar las pipelines de construcción a través de 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 analizar patrones de rendimiento en las construcciones.
• Identificar y predecir fallos en las construcciones basándose en registros históricos.
• Implementar estrategias de almacenamiento en caché impulsadas por ML para acortar la duración de las construcciones.
• Integrar análisis predictivos en los flujos de trabajo existentes de CI/CD.

Formato del Curso

• Conferencias dirigidas por un instructor y discusiones colaborativas.
• Ejercicios prácticos centrados en el análisis y modelado de datos de construcción.
• Implementación práctica en un entorno simulado de CI/CD.

Opciones de Personalización del Curso

• Para adaptar este entrenamiento a toolchains o entornos específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.