IA para DevOps: Integrando inteligencia en las pipelines de CI/CD
La IA para DevOps es la aplicación de inteligencia artificial para mejorar los procesos de integración continua, pruebas, implementación y entrega mediante técnicas inteligentes de automatización y optimización.
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 pipelines de CI/CD para mejorar la velocidad, la precisión y la calidad.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo de 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 utilizando información predictiva.
- Implementar trazabilidad y mejora continua mediante bucles de retroalimentación potenciados por IA.
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, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Introducción a la IA en DevOps
- ¿Qué es la IA para DevOps?
- Casos de uso y beneficios de la IA en pipelines de CI/CD
- Panorama 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
- Verificaciones de calidad del código basadas en IA y sugerencias
- Generación automática de pruebas y detección de vulnerabilidades
Diseño inteligente de pipelines de CI/CD
- Configuración de Jenkins o GitHub Actions con pasos mejorados por IA
- Activación predictiva de compilaciones y detección inteligente de reversiones
- Ajustes dinámicos del pipeline basados en el rendimiento histórico
Automatización de pruebas con 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 información basada en datos
Análisis estático y dinámico con IA
- Integración de SonarQube y herramientas similares en pipelines
- Detección automática de code smells 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 aprendizaje automático para aprender de los resultados de implementación
- Creación de bucles de retroalimentación automatizados en todo el ciclo de vida del software (SDLC)
Estudios de casos e integración práctica
- Ejemplos de CI/CD mejorado por 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 de 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 de DevOps y equipos de plataforma
- Responsables de automatización de QA e ingenieros de pruebas
- Arquitectos de software y responsables de liberaciones
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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- Para organizar contenido adaptado o integrar herramientas específicas de la organización, contáctenos.
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- Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de logs y métricas de múltiples fuentes.
- Integrar procesos de alerta y corrección en plataformas existentes.
- Implementar y escalar flujos de AIOps inteligentes en entornos de producción.
Formato del Curso
- Conferencias 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, por favor contáctenos para coordinar.
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- Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
- Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar 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
- Clase interactiva y debate.
- 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 coordinarla.
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- Recopilar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y trazas.
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- Automatizar alertas y remedios utilizando herramientas de código abierto.
Formato del Curso
- Clase interactiva con debate.
- Numerosos 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, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos en la cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en el análisis predictivo de fallos.
Formato del curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por conocimientos especializados.
- Sesiones de práctica basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita que esta formación se adapte a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
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Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la aseguramiento de calidad en flujos de trabajo de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas (flakiness).
- Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápido crecimiento.
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 coordinarla.
Operaciones autónomas con agentes de IA
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de SRE y DevOps que deseen diseñar, crear e implementar de forma segura agentes de IA para operaciones autónomas de TI.
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Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus canalizaciones CI/CD.
Tras completar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones del software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir los estándares regulatorios, de seguridad y de licencias.
- 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, apoyadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento 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 coordinarlo.
CI/CD para IA: Automatización de la construcción y el despliegue de modelos basados en Docker
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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 para la entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la capacitación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar el control de versiones y la 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.
Formato del curso
- Presentaciones dirigidas por instructores y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en entornos reales.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones específicas con plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
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Esta formación 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 sus stacks de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsados por IA.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
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 concertar los arreglos necesarios.
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) mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para 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 la previsión.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de modelos de lenguaje grande en producción
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Venezuela (en línea o presencial) y está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Red Teaming en IA
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.