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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