Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA en DevOps

  • ¿Qué es la IA para DevOps?
  • Casos de uso y beneficios de la IA en canalizaciones CI/CD
  • Descripción general de herramientas y plataformas que respaldan la automatización impulsada por IA

Desarrollo y revisión de código asistido por IA

  • Uso de GitHub Copilot y herramientas similares para completado de código
  • Verificaciones de calidad del código basadas en IA y sugerencias
  • Generación automática de pruebas y detección de vulnerabilidades

Diseño inteligente de canalizaciones CI/CD

  • Configuración de Jenkins o GitHub Actions con pasos mejorados por IA
  • Disparo predictivo de compilaciones y detección inteligente de retrocesos
  • Ajustes dinámicos de canalización 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 regresión de pruebas utilizando aprendizaje automático
  • Reducción de inconsistencias y tiempo de ejecución de pruebas con perspectivas basadas en datos

Análisis estático y dinámico con IA

  • Integración de SonarQube y herramientas similares en canalizaciones
  • Detección automática de code smells y sugerencias de refactorización
  • Análisis de impacto y perfilado de riesgo de código

Monitoreo, retroalimentación y mejora continua

  • Herramientas de observabilidad potenciadas por IA y detección de anomalías
  • Uso de modelos de ML para aprender de los resultados de implementación
  • Creación de bucles de retroalimentación automatizados en todo el ciclo de vida del desarrollo (SDLC)

Estudios de caso e integración práctica

  • Ejemplos de CI/CD mejorado con IA en entornos empresariales
  • Integración con plataformas nativas de la nube y microservicios
  • Desafíos, recomendaciones y mejores prácticas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con flujos de trabajo DevOps y CI/CD
  • Conocimiento básico de control de versiones y herramientas de automatización
  • Familiaridad con conceptos de pruebas y despliegue de software

Audiencia

  • Ingenieros DevOps y equipos de plataforma
  • Líderes de automatización QA e ingenieros de pruebas
  • Arquitectos de software y gerentes de lanzamiento
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas