Pipelines Autogestión: IA para la Detección y Recuperación Automatizada de Incidentes

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen optimizar las pipelines de implementación con toma de decisiones impulsada por IA y capacidades de resiliencia.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• 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.
• Mejorar la observabilidad para respaldar la orquestación inteligente.

Formato del Curso

• Demostraciones dirigidas por un instructor con profundizaciones técnicas.
• Escenarios prácticos centrados 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.

IA para DevOps es la aplicación de la inteligencia artificial para mejorar los procesos de integración continua, pruebas, despliegue y entrega con técnicas de automatización y optimización inteligentes.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el lugar) está destinado a profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen incorporar IA y aprendizaje automático en sus pipelines CI/CD para mejorar la velocidad, precisión y calidad.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo CI/CD para automatización inteligente.
• Aplicar pruebas basadas en IA, análisis de código y detección de 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.
• Muchos 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 arreglarlo.

El control de implementación impulsado por IA es un enfoque que aplica el aprendizaje automático, el análisis de patrones y los modelos de decisión adaptativos a las operaciones de banderas de características y flujos de trabajo de pruebas canario.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a ingenieros y líderes técnicos de nivel intermedio que deseen mejorar la fiabilidad de los lanzamientos y optimizar las decisiones sobre la exposición de características utilizando el análisis impulsado por IA.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Aplicar modelos de decisión basados en IA para evaluar el riesgo de la exposición de nuevas características.
• Automatizar el análisis canario utilizando indicadores 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 IA.
• 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 utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de causa raíz (RCA) para minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

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

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

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 entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de operaciones de TI intermedios 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 entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

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 entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

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

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está destinado a 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 solo 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 alerta y remedición utilizando herramientas abiertas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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 IA es un conjunto de técnicas y herramientas que automatizan la creación de casos de prueba y predice las brechas en el testing utilizando aprendizaje automático.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen aplicar técnicas de IA para generar pruebas automáticamente y predecir áreas de cobertura insuficiente.

Al completar este taller, los participantes estarán preparados para:

• Aprovechar modelos de IA para generar escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y end-to-end.
• Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos en la cobertura.
• 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.

La automatización de QA impulsada por la IA mejora las pruebas tradicionales generando casos de prueba inteligentes, optimizando la cobertura de regresión e integrando puertas de calidad inteligentes en las pipelines de CI/CD para una entrega de software escalable y confiable.

Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a 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 de este curso, los participantes podrán:

• 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 IA es una disciplina que aplica la automatización inteligente para detectar, hacer cumplir y validar los requisitos de política a lo largo del ciclo de vida de entrega de software.

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 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 entrenamiento guiado por instructores (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen usar GitHub Copilot para agilizar tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar la productividad.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Usar GitHub Copilot para asistir en scripting de shell, configuración y pipelines CI/CD.
• Aprovechar el autocompletado de código AI en archivos YAML y GitHub Actions.
• Acelerar flujos de trabajo de prueba, implementación y automatización.
• Aplicar Copilot de manera responsable, con un entendimiento de las limitaciones de AI 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 una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

DevSecOps 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.

Plataformas 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.

Prometheus 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.

Los 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.

La 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.