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Temario del curso

Introducción a la IA en DevOps

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

Desarrollo y revisión de código asistido por IA

  • Uso de GitHub Copilot y herramientas similares para completar código
  • Comprobaciones 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
  • Activación predictiva de compilaciones y detección inteligente de retrocesos
  • 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 perspectivas basadas en datos

Análisis estático y dinámico con IA

  • Integración de SonarQube y herramientas similares en pipelines
  • Detección automatizada de olores de código y sugerencias de refactorización
  • Análisis de impacto y perfilado de riesgos 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 a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software (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 herramientas de control de versiones y automatización
  • Familiaridad con conceptos de pruebas de software e implementación

Público objetivo

  • 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

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