DevSecOps con IA: Automatización de la seguridad en el pipeline

La orquestación de despliegues basada en inteligencia artificial es un enfoque que utiliza aprendizaje automático y automatización para guiar las estrategias de lanzamiento, detectar anomalías y desencadenar una reversión automática cuando sea necesario.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean optimizar sus canales de despliegue mediante la toma de decisiones impulsada por IA y capacidades de resiliencia.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar estrategias de lanzamiento asistidas por IA para lograr despliegues más seguros.
• Predecir el riesgo de despliegue utilizando insights impulsados por aprendizaje automático.
• Integrar flujos de trabajo de reversión automática basados en la detección de anomalías.
• Mejorar la observabilidad para soportar una orquestación inteligente.

Formato del Curso

• Demostraciones dirigidas por el instructor con análisis técnicos detallados.
• Escenarios prácticos centrados en la experimentación de despliegues.
• Laboratorios prácticos que simulan desafíos reales de orquestación.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden gestionar integraciones personalizadas, soporte de cadenas de herramientas o alineación de flujos de trabajo bajo petición.

La IA para DevCons 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 dirigida por un instructor (en línea o en el lugar) está dirigida a profesionales de DevOps de nivel intermedio que deseen incorporar IA y aprendizaje automático en sus canalizaciones de CI/CD para mejorar la velocidad, precisión y calidad.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Integrar herramientas de IA en los flujos de trabajo de CI/CD para una automatización inteligente.
• Aplicar pruebas basadas en IA, análisis de código y detección del impacto de los cambios.
• Optimizar las estrategias de compilación e implementación utilizando perspectivas predictivas.
• Implementar trazabilidad y mejora continua mediante bucles de retroalimentación mejorados con 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, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.

El control de despliegue impulsado por IA es un enfoque que aplica aprendizaje automático, análisis de patrones y modelos de decisión adaptativa a las operaciones de feature flags y flujos de trabajo de pruebas canary.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros y líderes técnicos de nivel intermedio que deseen mejorar la fiabilidad de los lanzamientos y optimizar las decisiones de exposición de características mediante análisis impulsado por IA.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• Aplicar modelos de decisión basados en IA para evaluar el riesgo de la exposición de nuevas características.
• Automatizar el análisis canary utilizando indicadores de rendimiento, comportamiento y operativos.
• Integrar sistemas de puntuación inteligente en plataformas de feature flags.
• Diseñar estrategias de despliegue que se ajusten dinámicamente según los datos en tiempo real.

Formato del curso

• Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
• Ejercicios prácticos centrados en estrategias de despliegue mejoradas con IA.
• Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y pruebas canary.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar contenido adaptado o integrar herramientas específicas de su organización, por favor contáctenos.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA, por sus siglas en inglés), con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales avanzados de TI que deseen implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes para RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multifuentes.
• Integrar procesos de alerta y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar tuberías (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 formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y analítica para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como monitorización, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI con nivel intermedio que desean implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 monitorizar y responder a incidentes automáticamente.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Numerosos ejercicios y práctica continuada.
• 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.

Un pipeline de AIOps construido completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones rentables y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alertado inteligente en entornos de producción.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar un pipeline de AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de ML personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar el alertado y la remediación utilizando herramientas de código abierto.

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, por favor contáctenos para coordinar.

La generación de pruebas impulsada por IA es un conjunto de técnicas y herramientas que automatizan la creación de casos de prueba y predicen las brechas de cobertura utilizando aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de IA para generar pruebas automáticamente y predecir áreas con cobertura insuficiente.

Al completar este taller, los participantes estarán preparados para:

• Aprovechar modelos de IA para generar escenarios de prueba efectivos de unidad, integración y extremo a extremo.
• Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos de cobertura.
• Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo de CI/CD.
• Optimizar estrategias de prueba basándose en el análisis predictivo de fallos.

Formato del Curso

• Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas de expertos.
• Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios hands-on.
• Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Si necesita esta adaptación personalizada a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, por favor contáctenos para organizarlo.

La automatización de aseguramiento de calidad (QA) impulsada por inteligencia artificial mejora las pruebas tradicionales mediante la generación inteligente de casos de prueba, la optimización de la cobertura de regresión y la integración de umbrales de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD, lo que permite una entrega de software escalable y confiable.

Esta formación práctica impartida por un instructor (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 el 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 impulsadas por IA.
• Integrar umbrales de calidad inteligentes en pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
• Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad (flakiness) en las pruebas.
• Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápida evolución.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusión grupal.
• Numerosos ejercicios y prácticas guiadas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

La monitorización del cumplimiento asistida por IA es una disciplina que aplica automatización inteligente para detectar, aplicar y validar los requisitos de las políticas a lo largo del ciclo de vida de la entrega de software.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen integrar controles de cumplimiento basados en IA en sus pipelines de CI/CD.

Tras completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones del software.
• Utilizar motores de políticas inteligentes para aplicar 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, respaldadas por 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 coordinarlo.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenedorización y la implementación de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas de CI/CD.

Al concluir la formación, los participantes podrán:

• Crear pipelines automatizados para construir y probar 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 mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Formato del curso

• Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación a mano.
• Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo de pipeline personalizados o integraciones específicas con plataformas, póngase en contacto con nosotros para adaptar este curso.

GitHub Copilot es un asistente de programación impulsado por inteligencia artificial que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluidas 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 con niveles desde principiante hasta intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para optimizar las tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar su productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar GitHub Copilot para asistir en la programación de shells, configuración y pipelines de CI/CD.
• Aprovechar el autocompletado de código con 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

• Lecciones interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y práctica continua.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación 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 pila 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 AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
• Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (Tiempo Medio para Resolver) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas proporcionando información predictiva e inteligente para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, 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 de escenarios.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.

Formato del curso

• Conferencias interactivas 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 organizarlo.

Los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) 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 triaje de alertas, al simular una colaboración y 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 deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Integrar agentes basados en LLMs en flujos de trabajo de CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos (commits) y los resúmenes de cambios utilizando agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la triaje de alertas, la generación de respuestas y la proporcionación de recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes utilizando marcos de código abierto.

Formato del Curso

• Lección 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 coordinarlo.

La optimización predictiva de compilaciones consiste en utilizar el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de las compilaciones y mejorar la fiabilidad, la velocidad y el uso de recursos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ingeniería de nivel intermedio que deseen mejorar sus pipelines de compilación mediante automatización, predicción y almacenamiento en caché inteligente utilizando técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar este curso, los asistentes podrán:

• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para evaluar patrones de rendimiento de las compilaciones.
• Detectar y predecir fallos en las compilaciones basándose en registros históricos de compilación.
• Implementar estrategias de almacenamiento en caché impulsadas por aprendizaje automático para reducir la duración de las compilaciones.
• Integrar análisis predictivos en los flujos de trabajo existentes de CI/CD.

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 simulado de CI/CD.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar esta formación a herramientas o entornos específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.