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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à IA em DevOps

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

Desenvolvimento e Revisão de Código Assistidos por IA

  • Utilização do GitHub Copilot e ferramentas semelhantes para a conclusão de código
  • Verificações de qualidade de código e sugestões baseadas em IA
  • Geração automática de testes e deteção de vulnerabilidades

Design Inteligente de Pipelines CI/CD

  • Configuração do Jenkins ou GitHub Actions com passos potenciados por IA
  • Disparo preditivo de *builds* e deteção inteligente de *rollback*
  • Ajustes dinâmicos de pipeline com base no desempenho histórico

Automação de Testes Impulsionada por IA

  • Geração e priorização de testes dirigidos por IA (ex.: Testim, mabl)
  • Análise de testes de regressão utilizando *machine learning*
  • Redução da instabilidade (*flakiness*) e do tempo de execução dos testes com *insights* baseados em dados

Análise Estática e Dinâmica com IA

  • Integração do SonarQube e ferramentas semelhantes em pipelines
  • Deteção automática de *code smells* e sugestões de refatoração
  • Análise de impacto e perfilamento de risco de código

Monitorização, *Feedback* e Melhoria Contínua

  • Ferramentas de observabilidade potenciadas por IA e deteção de anomalias
  • Utilização de modelos de ML para aprender com os resultados de implantação
  • Criação de ciclos de *feedback* automatizados ao longo do SDLC

Casos de Estudo e Integração Prática

  • Exemplos de CI/CD potenciado por IA em ambientes empresariais
  • Integração com plataformas *cloud-native* e microsserviços
  • Desafios, recomendações e boas práticas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com DevOps e fluxos de trabalho CI/CD
  • Compreensão básica de controlo de versões e ferramentas de automação
  • Familiaridade com conceitos de testes e implantação de software

Público-Alvo

  • Engenheiros de DevOps e equipas de plataformas
  • Responsáveis por automação de QA e engenheiros de testes
  • Arquitetos de software e gestores de *releases*

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