Engenheiro DevOps com IA: Infraestrutura e Deploy Automatizado

Sobre o curso

Módulo 1: Fundamentos de DevOps e Engenharia de Prompt

Foco: Linux, Redes e Git.
Prática e IA: Criar e gerenciar um repositório no Git exclusivo para versionar e documentar seus prompts de IA (Engenharia de Prompt e Contexto).

Módulo 2: Contêineres e Orquestração Inteligente

Foco: Docker e Kubernetes.
Prática e IA: Utilizar o Claude Code com o protocolo MCP para analisar e corrigir vulnerabilidades em um Dockerfile e gerar relatórios automatizados de saúde do cluster Kubernetes. Configurar o KEDA para escalonar o Kubernetes com base em tráfego de IA em tempo real.

Módulo 3: Infraestrutura como Código (IaC) Assistida

Foco: Terraform e Ansible.
Prática e IA: Utilizar o GitHub Copilot para gerar automaticamente configurações e blocos de recursos em arquivos do Terraform. Empregar o Red Hat Ansible Lightspeed (com IBM watsonx) para criar playbooks de provisionamento em nuvem a partir de instruções em texto.

Módulo 4: CI/CD com Agentes Autônomos

Foco: Automação de pipelines (GitHub Actions/GitLab) e testes.
Prática e IA: Integrar agentes de IA na esteira para revisar Pull Requests (PRs), gerar novos cenários de testes executáveis e fazer análise de causa raiz (RCA) automática quando um deploy falhar no pipeline.

Módulo 5: AIOps, Observabilidade e FinOps

Foco: Monitoramento proativo e redução de custos em nuvem.
Prática e IA: Configurar ferramentas como Datadog ou Dynatrace para visibilidade e detecção de anomalias. Implementar algoritmos preditivos (FinOps) para identificar picos de custos em ambientes multi-cloud e sugerir migração ou escalonamento de cargas de trabalho.

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