Curso de GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity

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 u on-site) está orientada a profesionales intermedios de DevOps que desean incorporar AI 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 los flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
• Aplicar pruebas basadas en IA, análisis de código y detección del impacto de cambios.
• Optimizar estrategias de compilación e implementación utilizando insights predictivos.
• Implementar trazabilidad y mejora continua mediante bucles de retroalimentación mejorados con AI.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y discusiones.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Ejecución 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 arreglarlo.

(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 causa raíz (RCA) para minimizar los tiempos de inactividad y acelerar las resoluciones.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea u on-site) está orientada a 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 finalizar esta formación, 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 multi-fuente de registros y métricas.
• Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar tuberías inteligentes AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia 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, comuníquese con nosotros para organizarla.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y la arquitectura de plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
• Reducir el agotamiento 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.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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.

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

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros avanzados que desean construir y implementar una AIOps pipeline completa utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de aprendizaje automático personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura AIOps usando solo componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos de registros, métricas y trazas.
• Aplique modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar la alerta y la remediación utilizando herramientas abiertas.

Formato del Curso

• Colección interactiva de lecciones y discusiones.
• 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.

AI-powered QA automation enhances traditional testing by generating smart test cases, optimizing regression coverage, and integrating intelligent quality gates into CI/CD pipelines for scalable and reliable software delivery.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA and DevOps professionals who wish to apply AI tools to automate and scale quality assurance in continuous integration and deployment workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate, prioritize, and maintain tests using AI-driven automation platforms.
• Integrate intelligent QA gates into CI/CD pipelines to prevent regressions.
• Use AI for exploratory testing, defect prediction, and test flakiness analysis.
• Optimize testing time and coverage across fast-moving agile projects.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

DevSecOps with AI is the practice of integrating artificial intelligence into DevOps pipelines to proactively detect vulnerabilities, enforce security policies, and automate response actions throughout the software delivery lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level DevOps and security professionals who wish to apply AI-based tools and practices to enhance security automation across development and deployment pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

• Embed AI-driven security tools into CI/CD pipelines.
• Use static and dynamic analysis powered by AI to detect issues earlier.
• Automate secrets detection, code vulnerability scanning, and dependency risk analysis.
• Enable proactive threat modeling and policy enforcement using intelligent techniques.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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

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

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, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir MTTR y mejorar la eficiencia operativa en escala empresarial.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• 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 coordinar.

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 operativas.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u on-site) está orientado a profesionales de observabilidad intermedios que desean modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas AIOps usando Prometheus, Grafana y técnicas de ML.

Al finalizar este entrenamiento, 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.
• Construir reglas inteligentes de alertas basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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

LLMs and autonomous agent frameworks like AutoGen and CrewAI are redefining how DevOps teams automate tasks such as change tracking, test generation, and alert triage by simulating human-like collaboration and decision-making.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to design and implement DevOps automation workflows powered by large language models (LLMs) and multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Integrate LLM-based agents into CI/CD workflows for smart automation.
• Automate test generation, commit analysis, and change summaries using agents.
• Coordinate multiple agents for triaging alerts, generating responses, and providing DevOps recommendations.
• Build secure and maintainable agent-powered workflows using open-source frameworks.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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