Temario del curso

Introducción a IA en DevOps

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

Desarrollo y Revisión de Código Asistidos por IA

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

Diseño Inteligente de Pipelines CI/CD

  • Configuración de Jenkins o GitHub Actions con pasos mejorados por IA
  • Disparador predictivo de compilaciones y detección inteligente de rollback
  • Ajustes dinámicos de la pipeline basados en el rendimiento histórico

Automatización de Pruebas Potenciada por IA

  • Generación y priorización de pruebas impulsadas por IA (por ejemplo, Testim, mabl)
  • Análisis de regresión de pruebas utilizando aprendizaje automático
  • Reducción de la inestabilidad y tiempo de ejecución de pruebas con insights basados en datos

Análisis Estático y Dinámico con IA

  • Integración de SonarQube y herramientas similares en pipelines
  • Detección automática de problemas de código y sugerencias de refactorización
  • Análisis de impacto y perfilado de riesgos del 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 del despliegue
  • Creación de bucles de retroalimentación automatizados a lo largo del ciclo de vida del software (SDLC)

Estudios de Caso y Integración Práctica

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

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

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

Audiencia

  • Ingenieros de DevOps y equipos de plataforma
  • Líderes de automatización de QA y ingenieros de pruebas
  • Arquitectos de software y gestores de lanzamientos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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