Programa do Curso

Introdução à IA em DevOps

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

Desenvolvimento e Revisão de Código Auxiliados pela IA

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

Projeto Inteligente de Pipelines CI/CD

  • Configuração de Jenkins ou GitHub Actions com etapas potencializadas pela IA
  • Acionamento preditivo da build e detecção inteligente de rollback
  • Ajustes dinâmicos do pipeline baseados no desempenho histórico

Automatização de Testes Potencializada por IA

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

Análise Estática e Dinâmica com IA

  • Integração de SonarQube e ferramentas similares nos pipelines
  • Detecção automática de odores de código e sugestões de refatoração
  • Análise de impacto e perfilagem do risco do código

Monitoramento, Feedback e Melhoria Contínua

  • Ferramentas potencializadas por IA para observabilidade e detecção de anomalias
  • Uso de modelos de aprendizado de máquina para aprender com os resultados das implantações
  • Criação de loops de feedback automatizados ao longo do ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC)

Estudos de Caso e Integração Prática

  • Exemplos de pipelines CI/CD potencializados por IA em ambientes corporativos
  • 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
  • Compreensão básica de controle de versão e ferramentas de automação
  • Familiaridade com conceitos de teste e implantação de software

Audiência

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

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