El Bootcamp DevOps & Cloud Computing es un programa integral diseñado para brindarte los conocimientos y habilidades prácticas esenciales en la gestión moderna de infraestructuras tecnológicas. A lo largo de esta formación intensiva, aprenderás a comprender los fundamentos de DevOps y su impacto en el desarrollo ágil de software, así como a dominar los modelos de servicio en la nube (IaaS, PaaS y SaaS) y sus aplicaciones en entornos empresariales.

Explorarás las principales plataformas cloud del mercado, incluyendo Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud, y te familiarizarás con la configuración y administración de servidores, redes virtuales, almacenamiento, monitoreo, logging y seguridad mediante la gestión de roles e identidades.

El programa te permitirá adquirir competencias avanzadas en contenedores y orquestación con Docker y Kubernetes, desde la creación y despliegue de aplicaciones hasta la integración de recursos como Helm Charts y ConfigMaps. Además, diseñarás y pondrás en práctica pipelines de integración y entrega continua (CI/CD) utilizando herramientas líderes como Jenkins, GitHub Actions y GitLab CI/CD, implementando estrategias de pruebas automatizadas, despliegue continuo y prácticas como Blue-Green Deployment.

Este Bootcamp está orientado a perfiles técnicos que buscan potenciar su carrera en DevOps, Cloud Engineering o Arquitectura de Soluciones, combinando teoría y práctica con casos de uso reales que te prepararán para los desafíos del entorno tecnológico actual.

 

Objetivos del bootcamp

• Comprender los fundamentos de DevOps y Cloud Computing, y su impacto en el desarrollo ágil de software.

• Conocer los diferentes modelos de servicio en la nube: IaaS, PaaS y SaaS.

• Familiarizarse con plataformas cloud líderes como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud.

• Adquirir competencias en el uso de contenedores y máquinas virtuales.

• Configurar y administrar servidores y redes en la nube, incluyendo almacenamiento, monitoreo, logging y seguridad con gestión de roles e identidades.

• Dominar contenedores y orquestación con Docker y Kubernetes, desde la creación y despliegue de aplicaciones hasta la integración de Helm y ConfigMaps.

• Diseñar y ejecutar pipelines de CI/CD con Jenkins, GitHub Actions y GitLab CI/CD, aplicando estrategias de pruebas, despliegue continuo y Blue-Green Deployment.

Módulo 1: Fundamentos de DevOps y Cloud Computing

• Principios de DevOps y su impacto en el desarrollo ágil

• Modelos de nube: IaaS, PaaS, SaaS

• Principales plataformas (AWS, Azure, Google Cloud)

• Contenedores vs. máquinas virtuales

• Introducción a la automatización y CI/CD

Módulo 2: Administración de Sistemas y Redes en la Nube

• Configuración de servidores (EC2, VMs, Kubernetes)

• Redes: VPC, subredes, balanceadores de carga

• Gestión de almacenamiento en la nube

• Monitorización y logging de infraestructura

• Seguridad: IAM, roles y políticas

Módulo 3: Contenedores y Orquestación

• Uso de Docker y Docker Compose

• Construcción de imágenes

• Kubernetes: arquitectura, despliegue y escalado

• Integración con Helm y ConfigMaps

Módulo 4: CI/CD – Integración y Entrega Continua

• Fundamentos y beneficios de CI/CD

• Creación de pipelines (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD)

• Despliegue automatizado en cloud

• Estrategias de pruebas, Blue-Green Deployment y Canary Releases

Módulo 5: Infraestructura como Código (IaC) y Automatización

• IaC con Terraform y Ansible

• Creación y gestión de infraestructura escalable

• Automatización de configuración

• Seguridad y control de versiones

Módulo 6: Seguridad, Observabilidad y DevSecOps

• Principios de DevSecOps y cultura Shift-Left

• Monitoreo con Prometheus y Grafana

• Gestión de logs con ELK Stack

• Seguridad en contenedores y Kubernetes

• Respuesta ante incidentes

Módulo 7: FinOps – Optimización de Costos en la Nube

• Principios y cultura FinOps

• Gobernanza y control de gastos multicloud

• Herramientas de optimización de costos

• Estrategias de ahorro y presupuestos

Módulo 8: Site Reliability Engineering (SRE)

• Fundamentos de SRE y relación con DevOps

• SLOs, SLIs y SLAs

• Escalabilidad y disponibilidad

• Gestión de incidentes y cultura blameless

• Automatización de operaciones

Módulo 9: DataOps – Gestión de Datos

• Introducción a DataOps y ciclo de vida de los datos

• Automatización de procesos ETL/ELT

• Versionado y control de calidad de datos

• Herramientas: Apache Airflow, dbt, Data Kitchen

Módulo 10: MLOps – Operaciones de Machine Learning

• Ciclo de vida del modelo ML

• Integración de ML en pipelines CI/CD

• Entrenamiento y despliegue automatizado

• Versionado con MLflow y DVC

• Monitorización y gobernanza de modelos

• Herramientas: Kubeflow, SageMaker, Azure ML