Cursos de AI for DevOps en Toluca

AI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.

Upon completion of this course, participants will be able to:

• Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
• Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
• Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
• Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.

Format of the Course

• Guided discussions supported by real-world scenarios.
• Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
• Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.

Course Customization Options

• To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.

Self-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.

On completion of this course, participants will gain the ability to:

• Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
• Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
• Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
• Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.

Format of the Course

• Expert-led presentations with real-world examples.
• Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
• Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.

Course Customization Options

• For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.

GitHub Copilot es un asistente de codificación alimentado por IA que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluyendo operaciones de DevOps como la escritura de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de implementación.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para optimizar tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar la productividad.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Usar GitHub Copilot para asistir con scripts shell, configuración y pipelines CI/CD.
• Aprovechar la finalización de código IA en archivos YAML y GitHub Actions.
• Acelerar flujos de trabajo de pruebas, implementación y automatización.
• Aplicar Copilot de manera responsable con un entendimiento de las limitaciones de IA y las mejores prácticas.

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 un curso personalizado, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

AI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.

After completing this training, attendees will be equipped to:

• Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
• Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
• Detect configuration drift and deviations automatically.
• Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations supported by practical examples.
• Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
• Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.

Course Customization Options

• If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.

AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.

Upon completing this workshop, participants will be prepared to:

• Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
• Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
• Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
• Optimize test strategies based on predictive failure analytics.

Format of the Course

• Guided technical lectures supported by expert insights.
• Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
• Applied experimentation within a controlled testing environment.

Course Customization Options

• If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.

Predictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.

Upon completion of this course, attendees will be able to:

• Apply ML techniques to assess build performance patterns.
• Detect and predict build failures based on historical build logs.
• Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
• Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.

Format of the Course

• Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
• Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
• Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.

Course Customization Options

• To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.

Una canalización de AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones costoefectivas y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alerta inteligente en entornos de producción.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros avanzados que desean construir y desplegar una canalización end-to-end de AIOps utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de IA personalizados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando solo componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de IA para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar alerta y remedición utilizando herramientas abiertas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

La automatización de QA impulsada por IA mejora la prueba tradicional generando casos de prueba inteligentes, optimizando la cobertura de regresión e integrando puertas de calidad inteligentes en los pipelines CI/CD para una entrega de software escalable y confiable.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio de QA y DevOps que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la garantía de calidad en los flujos de trabajo de integración y entrega continua.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas automatizadas impulsadas por IA.
• Integrar puertas de calidad inteligentes en pipelines CI/CD para prevenir regresiones.
• Usar IA para la prueba exploratoria, predicción de defectos y análisis de flakiness de las pruebas.
• Optimizar el tiempo y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles en rápida evolución.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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.

Plataformas empresariales AIOps como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades poderosas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos IT a gran escala.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a equipos de IT empresariales intermedios que desean integrar herramientas AIOps en su pila de observabilidad existente y flujos de trabajo operativos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada AIOps.
• Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por IA.
• Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir MTTR e incrementar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del Curso

• Charla 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, contáctenos para coordinar.

Los LLMs 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 triage de alertas mediante la simulación de colaboración y toma de decisiones humanas.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está orientado a ingenieros avanzados que desean diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados de DevOps impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar este entrenamiento, 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 compromisos y las resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la triage de alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo impulsados por agentes seguros y mantenibles usando marcos de código abierto.

Formato del Curso

• Charla 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, por favor contáctenos para organizarlo.

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 causas raíz (RCA) para minimizar el tiempo inactivo y acelerar la resolución.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial), está diseñado para profesionales avanzados de TI que desean implementar análisis predictivos, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos ML para detectar patrones que llevan a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multi-fuente.
• Integrar procesos de alerta y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas actividades y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para programarlo.

DevSecOps con IA es la práctica de integrar inteligencia artificial en los DevOps para detectar proactivamente vulnerabilidades, aplicar políticas de seguridad y automatizar acciones de respuesta a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de DevOps y seguridad que desean aplicar herramientas y prácticas basadas en IA para mejorar la automatización de seguridad a lo largo de los pipelines de desarrollo y entrega.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Integrar herramientas de seguridad impulsadas por IA en los pipelines CI/CD.
• Utilizar análisis estático y dinámico potenciado por IA para detectar problemas más temprano.
• Automatizar la detección de secretos, el escaneo de vulnerabilidades del código y el análisis de riesgos de dependencias.
• Habilitar modelado proactivo de amenazas y aplicación de políticas utilizando técnicas inteligentes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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

AI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.

Upon completion of this training, participants will be able to:

• Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
• Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
• Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
• Enhance observability to support intelligent orchestration.

Format of the Course

• Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
• Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
• Practical labs simulating real-world orchestration challenges.

Course Customization Options

• Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar decisiones de operaciones.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios en observabilidad que desean modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 pronósticos.
• Crear reglas inteligentes de alertas basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Charla 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, por favor contáctenos para programarla.

AI for DevOps es la aplicación de inteligencia artificial para mejorar los procesos de integración continua, pruebas, implementación y entrega mediante técnicas de automatización e optimización inteligentes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de DevOps que desean 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 una automatización inteligente.
• Aplicar pruebas basadas en AI, análisis de código y detección del impacto de cambios.
• Optimizar estrategias de construcción e implementación utilizando insights predictivos.
• Implementar trazabilidad y mejora continua usando bucles de retroalimentación mejorados con IA.

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, por favor contáctenos para coordinar.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar e mejorar las operaciones de TI, especialmente en los campos de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales intermedios de operaciones de TI 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 este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios e infraestructura de plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
• Reducir la fatiga por 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.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

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