IA para DevOps: Integrar la inteligencia en las canalizaciones CI/CD
IA para DevOps es la aplicación de la inteligencia artificial para mejorar los procesos de integración continua, pruebas, implementación y entrega mediante técnicas de automatización e optimización inteligentes.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen incorporar IA y aprendizaje automático en sus canalizaciones CI/CD para mejorar la velocidad, precisión y calidad.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- 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.
- Optimizar estrategias de compilación e implementación utilizando perspectivas predictivas.
- Implementar trazabilidad y mejora continua mediante bucles de retroalimentación mejorados por IA.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas 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 organizarlo.
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
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- 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
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Formato del Curso
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- Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de la organización, por favor contáctenos.
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- Desplegar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Correlacionar datos entre registros, métricas y rastros para identificar causas raíz.
- Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
- Utilizar herramientas open source o comerciales para monitorear y responder a incidentes de manera automática.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numerosos 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 coordinarlo.
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- Recopilar y normalizar datos procedentes de registros (logs), métricas y rastreo (traces).
- Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar las alertas y la corrección utilizando herramientas de código abierto.
Formato del Curso
- Conferencia 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, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
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.
Automatización de QA impulsada por IA en CI/CD
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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.
Cumplimiento continuo con IA: Gobernanza en CI/CD
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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.
CI/CD para IA: Automatización de Compilaciones y Despliegues de Modelos Basados en Docker
21 HorasCI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenedorización y el despliegue de modelos utilizando tuberías de integración y entrega continuas.
Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA mediante Docker y plataformas de CI/CD.
Al finalizar la capacitación, los participantes serán capaces de:
- Crear tuberías automatizadas para construir y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad para los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático.
Formato del Curso
- Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de tuberías personalizados o integraciones con plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso.
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14 HorasGitHub Copilot es un asistente de programación impulsado por inteligencia artificial que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluidas operaciones de DevOps como la escritura de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de implementación.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida 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 finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Utilizar GitHub Copilot para ayudar con scripting en shell, configuración y pipelines de CI/CD.
- Aprovechar la autocompletación de código impulsada por IA en archivos YAML y GitHub Actions.
- Acelerar los flujos de trabajo de pruebas, implementación y automatización.
- Aplicar Copilot de manera responsable, comprendiendo las limitaciones de la IA y las mejores prácticas.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchas 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 organizarlo.
DevSecOps con IA: Automatización de la seguridad en el pipeline
14 HorasDevSecOps con IA es la práctica de integrar inteligencia artificial en los pipelines de DevOps para detectar proactivamente vulnerabilidades, aplicar políticas de seguridad y automatizar acciones de respuesta a lo largo del ciclo de vida de entrega de software.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de DevOps y seguridad de nivel intermedio que desean aplicar herramientas y prácticas basadas en IA para mejorar la automatización de la seguridad en los pipelines de desarrollo y despliegue.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar herramientas de seguridad impulsadas por IA en los pipelines de CI/CD.
- Utilizar análisis estático y dinámico potenciados por IA para detectar problemas más temprano.
- Automatizar la detección de secretos, el escaneo de vulnerabilidades en el código y el análisis de riesgos en las dependencias.
- Habilitar el modelado proactivo de amenazas y el cumplimiento de políticas mediante técnicas inteligentes.
Formato del curso
- Charlas interactivas y discusión grupal.
- 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 coordinarlo.
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.
LLMs y agentes en flujos de trabajo de DevOps
14 HorasLos LLM 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 clasificación de alertas, al simular colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas multiagente.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo de CI/CD para una automatización inteligente.
- Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y los resúmenes de cambios mediante agentes.
- Coordinar múltiples agentes para la clasificación de alertas, la generación de respuestas y la provisión de recomendaciones de DevOps.
- Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes utilizando marcos de código abierto.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas 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 organizarlo.
Optimización predictiva de compilaciones con aprendizaje automático
14 HorasLa optimización predictiva de compilaciones es la práctica de utilizar aprendizaje automático para analizar el comportamiento de las compilaciones y mejorar la confiabilidad, la velocidad y la utilización de recursos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ingeniería de nivel intermedio que desean mejorar sus pipelines de compilación mediante la automatización, la predicción y el almacenamiento en caché inteligente utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Al completar este curso, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de AM para evaluar patrones de rendimiento de las compilaciones.
- Detectar y predecir fallos en las compilaciones basándose en registros históricos de compilación.
- Implementar estrategias de caché impulsadas por AM para reducir la duración de las compilaciones.
- Integrar análisis predictivos en los flujos de trabajo CI/CD existentes.
Formato del curso
- Conferencias guiadas por el instructor y discusión colaborativa.
- Ejercicios prácticos centrados en el análisis y modelado de datos de compilación.
- Implementación práctica dentro de un entorno CI/CD simulado.
Opciones de personalización del curso
- Para adaptar esta formación a herramientas o entornos específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.