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Temario del curso

Introducción a la IA en DevOps

  • ¿Qué es la IA para DevOps?
  • Casos de uso y beneficios de la IA en los pipelines de CI/CD
  • Descripción general de herramientas y plataformas que admiten automatización basada en 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 del Pipeline 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 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 las pruebas con conocimientos basados en datos

Análisis Estático y Dinámico con IA

  • Integración de SonarQube y herramientas similares en los pipelines
  • Detección automática de olores de código y sugerencias de refactorización
  • Análisis de impacto y perfilado de riesgos del código

Monitoreo, Retroalimentación y Mejora Continua

  • Herramientas de observabilidad impulsadas por IA y detección de anomalías
  • Uso de modelos de aprendizaje automático para aprender de los resultados del despliegue
  • 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 de DevOps y CI/CD
  • Comprensión básica de control de versiones y herramientas de automatización
  • Familiaridad con los conceptos de pruebas de software y despliegue

Público Objetivo

  • Ingenieros de DevOps y equipos de plataforma
  • Responsables de automatización QA e ingenieros de pruebas
  • Arquitectos de software y gerentes de lanzamientos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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