Programa do Curso

Introdução à IA em DevOps

  • O que é IA para DevOps?
  • Casos de uso e benefícios da IA em pipelines CI/CD
  • Visão geral das ferramentas e plataformas que suportam a automação impulsionada por IA

Desenvolvimento de Código Assistido por IA e Revisão

  • Usando GitHub Copilot e ferramentas semelhantes para completar código
  • Verificações de qualidade de código baseadas em IA e sugestões
  • Geração automática de testes e detecção de vulnerabilidades

Design Inteligente de Pipeline CI/CD

  • Configurando Jenkins ou GitHub Actions com etapas aprimoradas por IA
  • Disparo preditivo de builds e detecção inteligente de rollbacks
  • Ajustes dinâmicos de pipeline com base no desempenho histórico

Automação de Testes Impulsionada por IA

  • Geração e priorização de testes impulsionados por IA (por exemplo, Testim, mabl)
  • Análise de regressão de testes usando machine learning
  • Redução da instabilidade e tempo de execução dos testes com insights baseados em dados

Análise Estática e Dinâmica com IA

  • Integrando SonarQube e ferramentas semelhantes às pipelines
  • Detecção automática de problemas de código e sugestões de refatoração
  • Análise de impacto e perfilamento de risco do código

Monitoramento, Feedback e Melhoria Contínua

  • Ferramentas de observabilidade impulsionadas por IA e detecção de anomalias
  • Usando modelos de ML para aprender com os resultados das implantações
  • Criando loops de feedback automatizados ao longo do ciclo de vida do software (SDLC)

Estudos de Caso e Integração Prática

  • Exemplos de CI/CD aprimorada por IA em ambientes empresariais
  • Integração com plataformas nativas na nuvem e microserviços
  • Desafios, recomendações e melhores práticas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com DevOps e fluxos de trabalho CI/CD
  • Conhecimento básico de controle de versão e ferramentas de automação
  • Familiaridade com conceitos de testes e implantação de software

Público-Alvo

  • Engenheiros DevOps e equipes de plataforma
  • Líderes de automação QA e engenheiros de testes
  • Arquitetos de software e gerentes de lançamento
 14 Horas

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