Pipelines autorreparables: IA para la detección y recuperación automatizadas de incidentes
La automatización autorreparable consiste en utilizar sistemas inteligentes para detectar fallos en los pipelines, identificar las causas raíz y desencadenar acciones de recuperación en tiempo real.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que deseen integrar la detección de incidentes impulsada por IA y la remediación automatizada en sus pipelines de entrega.
Al completar este curso, los participantes adquirirán la capacidad de:
- Supervisar los pipelines mediante modelos de detección de anomalías basados en IA.
- Diseñar flujos de trabajo de recuperación automatizada para resolver fallos al instante.
- Implementar bucles de retroalimentación inteligentes que prevengan problemas recurrentes.
- Mejorar la resiliencia y fiabilidad generales en los sistemas de CI/CD.
Formato del curso
- Presentaciones impartidas por expertos con ejemplos del mundo real.
- Ejercicios prácticos centrados en desafíos de fiabilidad de pipelines.
- Desarrollo práctico de mecanismos de resolución automatizada en un entorno de laboratorio.
Opciones de personalización del curso
- Para contenido personalizado que aborde los flujos de trabajo o las necesidades de respuesta ante incidentes de su organización, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Fundamentos de los pipelines autorreparables
- Conceptos clave de la recuperación autónoma
- Patrones comunes de fallo en CI/CD
- Enfoques basados en IA para la estabilidad del pipeline
Detección de anomalías en tiempo real
- Comprensión de las fuentes de telemetría del pipeline
- Aplicación de ML para predecir fallos
- Detección de patrones anómalos con modelos de IA
Identificación de incidentes y análisis de causa raíz
- Clasificación automática de tipos de incidentes
- Correlación de registros, rastros y métricas
- Uso de señales de IA para aislar las causas raíz
Diseño de flujos de trabajo de recuperación automática
- Definición de acciones de remediación automatizadas
- Desencadenamiento de flujos de trabajo a partir de alertas basadas en IA
- Integración de runbooks con motores de decisión inteligentes
Construcción de bucles de retroalimentación inteligentes
- Captura de datos históricos de fallos
- Entrenamiento de modelos para la mejora continua
- Garantía de aprendizaje adaptativo en el comportamiento del pipeline
Integración de capacidades autorreparables en CI/CD
- Inserción de automatización en las etapas de compilación y despliegue
- Soporte para plataformas de entrega híbridas y multi-nube
- Alineación con la gobernanza de DevOps organizacional
Patrones avanzados de fiabilidad
- Diseño de pipelines con resiliencia predictiva
- Aprovechamiento de sistemas de decisión basados en políticas
- Implementación de estrategias de respaldo con orquestación de IA
Implementación integral de un pipeline autorreparable
- Combinación de detección de anomalías, RCA y remediación automática
- Validación de la resiliencia de los flujos de trabajo completados
- Garantía de observabilidad y transparencia para los ingenieros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los procesos de CI/CD
- Experiencia con prácticas de DevOps o SRE
- Conocimiento de herramientas de monitoreo u observabilidad
Audiencia
- Ingenieros de SRE
- Líderes de DevOps
- Ingenieros de fiabilidad de la plataforma
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de despliegue potenciadas por IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y pruebas canary.
Opciones de Personalización del Curso
- Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de su organización, por favor contáctenos.
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- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
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- Recopilar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y trazas.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar alertas y remediaciones mediante herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Amplia cantidad de 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.
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Al finalizar 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 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 manuales.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesita que este entrenamiento se adapte a su conjunto de herramientas o flujos de trabajo, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas (test flakiness).
- Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápido desarrollo.
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 coordinarlo.
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Al completar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar comprobaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante la compilación del software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir las normas regulatorias, de seguridad y de licenciamiento.
- 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 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 de cumplimiento personalizadas, contáctenos para organizarlo.
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- Correlacionar métricas, registros y eventos entre sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
- 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.
- Amplia práctica mediante ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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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 predicción (forecasting).
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- 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 coordinarla.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo y guiada por instructores en Peru (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 gran escala.
Seguridad de IA y Evaluación ofensiva de IA
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