Programa del Curso

Introducción a la IA en DevOps

  • ¿Qué es AI for DevOps?
  • Casos de uso y beneficios de la IA en pipelines CI/CD
  • Resumen de herramientas y plataformas que apoyan la automatización impulsada por IA

Desarrollo y Revisión de Código Asistido por AI

  • Uso de GitHub Copilot y herramientas similares para la finalización del código
  • Verificaciones y sugerencias de calidad del código basadas en IA
  • 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
  • Desencadenamiento predictivo de construcciones y detección inteligente de rollbacks
  • Ajustes dinámicos del pipeline 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 pruebas de regresión utilizando aprendizaje automático
  • Reducción de 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 olores de código y sugerencias de refactorización
  • Análisis del impacto y perfilado de riesgos de código

Monitoreo, Retroalimentación e Improvemiento Continuo

  • Herramientas de observabilidad impulsadas por IA y detección de anomalías
  • Uso de modelos ML para aprender de los resultados de implementaciones
  • Creación de bucles de retroalimentación automáticos a lo largo del ciclo de vida del software (SDLC)

Estudios de Caso e Integración Práctica

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por Participante​

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