IA para DevOps: Integrar inteligencia en pipelines 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 instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen incorporar IA y aprendizaje automático en sus pipelines CI/CD para mejorar la velocidad, precisión y calidad.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar herramientas de IA en flujos de trabajo CI/CD para automatización inteligente.
- Aplicar pruebas basadas en IA, análisis de código y detección del impacto de cambios.
- Optimizar estrategias de compilación e implementación mediante perspectivas predictivas.
- Implementar trazabilidad y mejora continua utilizando bucles de retroalimentación mejorados con IA.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- 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.
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
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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- Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
- Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar las causas raíz.
- Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
- Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios abundantes 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 coordinarla.
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- Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
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- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar el alertamiento y la remediación utilizando herramientas de código abierto.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- 大量的 ejercicios y práctica continua.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
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Al completar este taller, los participantes estarán preparados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo.
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- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo CI/CD.
- Optimizar estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas con apoyo de conocimientos especializados.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios hands-on (prácticos).
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesita que esta capacitación se adapte a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctenos para coordinarlo.
Automatización de Aseguramiento de Calidad impulsada por IA en CI/CD
14 HorasLa automatización de aseguramiento de calidad (QA) impulsada por IA mejora las pruebas tradicionales mediante la generación inteligente de casos de prueba, la optimización de la cobertura de pruebas de regresión y la integración de puertas de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD para garantizar una entrega de software escalable y confiable.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en IA.
- Integrar puertas de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas.
- Optimizar el tiempo de prueba y la cobertura en proyectos ágiles de rápida evolución.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
Cumplimiento continuo con IA: Gobernanza en CI/CD
14 HorasEl monitoreo de cumplimiento apoyado por IA es una disciplina que aplica automatización inteligente para detectar, hacer cumplir y validar los requisitos de políticas a lo largo del ciclo de vida de la entrega de software.
Esta formación en vivo impartida por un 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.
Después de completar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar comprobaciones 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 informes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas con ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento personalizadas, contáctenos para organizarlo.
CI/CD para IA: Automatización de compilaciones y despliegues de modelos basados en Docker
21 HorasLa CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado de modelos, las pruebas, la contenedorización y el despliegue mediante pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la formación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para la construcción y prueba de contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
- Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de pipeline personalizados o integraciones específicas con plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
GitHub Copilot para la automatización y productividad en DevOps
14 HorasGitHub Copilot es un asistente de codificación impulsado por inteligencia artificial que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluidas las operaciones de DevOps como la escritura de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de implementación.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para optimizar las tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar la productividad.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Utilizar GitHub Copilot para asistir en la creación de scripts de shell, configuraciones y pipelines de CI/CD.
- Aprovechar el autocompletado de código basado en IA en archivos YAML y GitHub Actions.
- Acelerar los flujos de trabajo de pruebas, implementación y automatización.
- Aplicar Copilot de manera responsable, comprendiendo sus limitaciones y las mejores prácticas.
Formato del curso
- Conferencia 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, por favor contáctenos para coordinarla.
DevSecOps con IA: Automatización de la seguridad en el ciclo de entrega
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 respuestas durante todo el ciclo de vida de la entrega del software.
Esta capacitación 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 final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Integrar herramientas de seguridad impulsadas por IA en pipelines CI/CD.
- Utilizar análisis estático y dinámico potenciados por IA para detectar problemas de manera temprana.
- Automatizar la detección de secretos, el escaneo de vulnerabilidades en el código y el análisis de riesgos de dependencias.
- Habilitar el modelado proactivo de amenazas y la aplicación de políticas utilizando técnicas inteligentes.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- 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 los detalles.
AIOps empresarial con Splunk, Moogsoft y Dynatrace
14 HorasLas plataformas de AIOps empresarial, como Splunk, Moogsoft y Dynatrace, ofrecen capacidades avanzadas 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 desean integrar herramientas de AIOps en su stack actual de observabilidad y flujos operativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros de eventos (logs) y sucesos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta ante incidentes mediante flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y sesiones de debate.
- Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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 insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad entre 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 pronósticos.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
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 coordinarla.
Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y Agentes en Flujos de Trabajo de DevOps
14 HorasLos modelos 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, simulando la colaboración y la toma de decisiones similares a las humanas.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps potenciados por modelos de lenguaje grande (LLMs) y sistemas multi-agente.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo 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 clasificar alertas, generar respuestas y ofrecer recomendaciones de DevOps.
- Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles potenciados 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Optimización predictiva de compilaciones con aprendizaje automático
14 HorasLa optimización predictiva de compilaciones es la práctica de utilizar el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de las compilaciones y mejorar su fiabilidad, velocidad y aprovechamiento de los recursos.
Esta formación en vivo con un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ingeniería de nivel intermedio que deseen mejorar sus pipelines de compilación mediante la automatización, la predicción y el caché inteligente utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Al completar este curso, los asistentes podrán:
- Aplicar técnicas de AM para evaluar patrones de rendimiento de las compilaciones.
- Detectar y predecir fallos en las compilaciones basándose en los 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
- Lecciones 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 específicas o entornos, por favor contáctenos para personalizar el programa.