Orquestación de Despliegues y Reversión Automática Impulsados por IA
La orquestación de despliegues impulsada por IA es un enfoque que utiliza aprendizaje automático y automatización para guiar las estrategias de implementación, detectar anomalías y activar la reversión automática cuando sea necesario.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen optimizar sus canales de despliegue mediante capacidades de toma de decisiones y resiliencia potenciadas por IA.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar estrategias de lanzamiento asistidas por IA para desplegar con mayor seguridad.
- Predecir el riesgo del despliegue utilizando información derivada de modelos de aprendizaje automático.
- Integrar flujos de trabajo de reversión automática basados en la detección de anomalías.
- Mejorar la capacidad de observación para respaldar la orquestación inteligente.
Formato del Curso
- Demostraciones guiadas 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 organizar integraciones personalizadas, soporte para herramientas específicas o alineación con flujos de trabajo según la solicitud.
Temario del curso
Fundamentos de los Flujos de Despliegue Mejorados con IA
- Cómo la IA complementa las prácticas modernas de despliegue
- Descripción general de los modelos predictivos de despliegue
- Conceptos clave: deriva, señales de anomalía y disparadores de reversión
Construcción de Canales de Despliegue Inteligentes
- Integración de componentes de IA en sistemas CI/CD existentes
- Requisitos de datos para modelos de toma de decisiones efectivos
- Estrategias de instrumentación de canales
Predicción de Riesgos y Análisis Pre-despliegue
- Evaluación de la preparación para el lanzamiento mediante aprendizaje automático
- Modelos de puntuación para el riesgo del despliegue
- Uso de datos históricos para planificar lanzamientos más inteligentes
Estrategias de Lanzamiento Controladas por IA
- Automatización de la selección entre despliegues azul/verde y canario
- Ajuste dinámico de la velocidad del lanzamiento
- Puntuación de riesgos en tiempo real durante el despliegue
Reversión Automática y Técnicas de Resiliencia
- Comprensión de los disparadores y umbrales de la reversión
- Detección de anomalías a través de métricas y registros
- Coordinación de reversiones en sistemas distribuidos
Observabilidad para la Orquestación Impulsada por IA
- Recopilación de telemetría del despliegue para la precisión del modelo
- Diseño de canales de monitoreo efectivos
- Correlación de señales para mejorar la automatización de decisiones
Gobernanza, Cumplimiento y Controles de Seguridad
- Garantía de trazabilidad de las acciones de despliegue impulsadas por IA
- Gestión de políticas de aceptación y aprobación de riesgos
- Creación de mecanismos de confianza para las decisiones automatizadas
Escalado de Despliegues Orquestados por IA
- Arquitecturas para la orquestación en múltiples entornos
- Integración de despliegues periféricos (edge), en la nube e híbridos
- Consideraciones de rendimiento para lanzamientos a gran escala
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los canales de Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD)
- Experiencia con flujos de trabajo de despliegue nativos de la nube
- Familiaridad con la contenedorización y los microservicios
Público Objetivo
- Ingenieros de DevOps
- Gestores de lanzamientos
- Ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE)
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Automatizar la alerta y la remediación utilizando herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Gran cantidad de 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.
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- Integrar la generación de pruebas basada en IA en los flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas expertas.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios hands-on.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de pruebas controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesitas esta formación adaptada a tu cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctanos para organizarla.
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- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas (test flakiness).
- Optimizar el tiempo de ejecución y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles de rápido cambio.
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.
Operaciones autónomas con agentes de IA
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en México (online o presencial) está dirigida a ingenieros de SRE y DevOps que desean diseñar, construir e implementar de forma segura agentes de IA para operaciones autónomas de TI.
Cumplimiento Continuo con IA: Gobernanza en CI/CD
14 HorasLa monitorización del cumplimiento basada en inteligencia artificial es una disciplina que aplica la automatización inteligente para detectar, aplicar y validar los requisitos normativos a lo largo del ciclo de vida de la entrega de software.
Esta formación en directo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus pipelines de CI/CD.
Al finalizar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante la compilación del software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir las normativas, los estándares de seguridad y licenciamiento.
- Detectar automáticamente desviaciones en la configuración.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real a los flujos de entrega.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas con 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 específicas de cumplimiento, contáctenos para coordinar.
CI/CD para IA: Automatización de la construcción y el despliegue de modelos basados en Docker
21 HorasCI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar la empaquetación, prueba, contenerización y despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.
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 extremos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- 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 las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación manos a la obra.
- 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 pipelines personalizados o integraciones de plataformas, contáctenos para adaptar este curso.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
- Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta utilizando flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (Tiempo Medio de Reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- 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 los detalles.
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 capacidades al proporcionar predicciones e inteligencia estratégica para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad con nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante el uso de Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad entre 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 predicciones (forecasting).
- Construir reglas inteligentes de alertas basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- 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, contáctenos para coordinar los detalles.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a escala.
Seguridad de ML y Pruebas de Estrés con IA (AI Red Teaming)
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en México (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques dirigidos a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.