Orquestación de Despliegue Impulsada por IA y Retroceso Automático
La orquestación de despliegue impulsada por IA es un enfoque que utiliza aprendizaje automático y automatización para guiar estrategias de implementación, detectar anomalías y desencadenar retrocesos automáticos cuando sea necesario.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean optimizar sus pipelines de despliegue con capacidades de toma de decisiones y resiliencia habilitadas por IA.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar estrategias de lanzamiento asistidas por IA para lograr despliegues más seguros.
- Predecir el riesgo del despliegue utilizando información basada en aprendizaje automático.
- Integrar flujos de trabajo de retroceso automático basados en la detección de anomalías.
- Mejorar la observabilidad para respaldar una orquestación inteligente.
Formato del curso
- Demostraciones dirigidas por el instructor con profundización técnica.
- Escenarios prácticos centrados en la experimentación de despliegue.
- Laboratorios prácticos que simulan desafíos reales de orquestación.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden organizar integraciones personalizadas, soporte para la cadena de herramientas o alineación de flujos de trabajo bajo solicitud.
Temario del curso
Fundamentos de los flujos de trabajo de despliegue mejorados con IA
- Cómo la IA complementa las prácticas modernas de despliegue
- Visión general de los modelos de despliegue predictivo
- Conceptos clave: deriva, señales de anomalía, detonantes de retroceso
Construcción de pipelines de despliegue inteligentes
- Integración de componentes de IA en sistemas CI/CD existentes
- Requisitos de datos para modelos de decisión efectivos
- Estrategias de instrumentación del pipeline
Predicción de riesgos y análisis previo al despliegue
- Evaluación de la preparación para el lanzamiento mediante aprendizaje automático
- Modelos de puntuación para el riesgo de despliegue
- Uso de datos históricos para planificar lanzamientos más inteligentes
Estrategias de lanzamiento controladas por IA
- Automatización de la selección entre lanzamientos azul/verde y canario
- Ajuste dinámico de la velocidad del lanzamiento
- Puntuación de riesgo en tiempo real durante el despliegue
Retroceso automático y técnicas de resiliencia
- Comprensión de los detonantes y umbrales del retroceso
- Detección de anomalías mediante métricas y registros
- Coordinación de retrocesos a través de sistemas distribuidos
Observabilidad para la orquestación impulsada por IA
- Recopilación de telemetría de despliegue para la precisión del modelo
- Diseño de pipelines de monitoreo efectivos
- Correlación de señales para mejorar la automatización de decisiones
Gobernanza, cumplimiento y controles de seguridad
- Garantizar la auditoría de las acciones de despliegue impulsadas por IA
- Gestión de políticas de aceptación y aprobación de riesgos
- Construcción de mecanismos de confianza para decisiones automatizadas
Escalado de despliegues orquestados por IA
- Arquitecturas para la orquestación multi-entorno
- Integración de despliegues en edge, nube e híbridos
- Consideraciones de rendimiento para lanzamientos a gran escala
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los pipelines de CI/CD
- Experiencia con flujos de despliegue nativos de la nube
- Familiaridad con la contenedorización y microservicios
Público objetivo
- Ingenieros DevOps
- Gerentes de lanzamiento
- Ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE)
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Integrar herramientas de IA en flujos de trabajo CI/CD para automatización inteligente.
- Aplicar pruebas basadas en IA, análisis de código y detección de impacto de cambios.
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Opciones de personalización del curso
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Formato del curso
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- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Formato del curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas de expertos.
- Sesiones de práctica basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si necesitas adaptar esta formación a tu cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctanos para coordinarlo.
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- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad (flakiness) de las pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles de rápida evolución.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Abundantes 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 coordinarla.
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14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (online o presencial) está dirigida a ingenieros de SRE y DevOps que desean diseñar, construir e implementar de forma segura agentes de IA para operaciones autónomas de TI.
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14 HorasEl monitoreo de cumplimiento respaldado por IA es una disciplina que aplica automatización inteligente para detectar, hacer cumplir y validar los requisitos de políticas a lo largo del ciclo de vida de la entrega de software.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus pipelines de CI/CD.
Al finalizar esta capacitación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones de software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir estándares regulatorios, de seguridad y de licenciamiento.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
- Incorporar reportes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, apoyadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento para CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento a medida, contáctenos para organizarlo.
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21 HorasCI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar la empaquetación, prueba, contenedorización y despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones del cliente) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar los flujos de trabajo de extremo a extremo para la entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la capacitación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para la construcción y prueba de contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación a mano.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones específicas con plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
AIOps empresarial con Splunk, Moogsoft y Dynatrace
14 HorasLas plataformas de AIOps empresarial como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen potentes capacidades para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que deseen integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos entre sistemas distribuidos utilizando análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio para resolver) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas con capacidades predictivas e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para garantizar 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 predicción (forecasting).
- Definir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y sesiones de 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 coordinarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Red Teaming de IA
14 HorasEsta formación en vivo con instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.