Acompanhe uma aplicação ganhar container, deploy em Kubernetes e pipeline com IA. Depois, veja como transformar os padrões do seu time em instruções e verificações, até colocar um agente para trabalhar na pipeline e entregar mudanças em um pull request para sua revisão.
16, 17 e 18 de novembro
Às 19H - Online e Gratuito
>_ DevOps com IA - Black Edition
EVENTO GRATUITO E AO VIVO PARA PROFISSIONAIS DE TI
Aprenda a aplicar IA do código ao deploy e automatizar tarefas com agentes, regras e revisão humana.
Certificado de Participação - carga horária de 16h
IA de ponta a ponta no fluxo Cloud e DevOps
100% GRATUITO
< INSCRIÇÃO >
Seu próximo nível começa aqui.
Três noites para avançar no seu uso de IA em DevOps e Cloud.
Provavelmente, é assim que você trabalha hoje:
Pedir um Dockerfile ou um manifesto para a IA já faz parte do dia a dia de muitos profissionais. O desafio aparece quando você precisa que a entrega respeite as convenções do projeto, passe pelas verificações do time e mantenha as decisões importantes sob seu controle.
Seu conhecimento de DevOps e Cloud é o que permite definir esses critérios. Nas três noites, você vai ver como transformar essa experiência em orientação e controle para o trabalho da IA.
Docker
Kubernetes e Kind
Git e Github
Github Actions
Claude Code
Harness Engineering
Lint, validação e scan de imagem
16 de novembro
A partir de 19h
Docker, Kubernetes e CI/CD com IA
Veja a IA levar uma aplicação do código ao cluster.
17 de novembro
A partir de 19h
Harness Engineering
Transforme o padrão do seu time em instruções e verificações para a IA.
18 de novembro
A partir de 19h
Automação com Agentes de IA
Coloque o agente na pipeline e mantenha a decisão final com você.
É para você se:
NÃO é para você se:
Tá na hora de sair da estagnação e deixar o improviso, o medo e a velha TI pra trás.
Chegou o momento de construir o seu futuro com as ferramentas e habilidades certas.
Você precisa explicar de novo as convenções do projeto a cada conversa com a IA.
Você já conhece o caminho do código ao deploy.
Agora, precisa saber como conduzir a IA nesse caminho.
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O Dockerfile funciona, mas você ainda revisa manualmente se ele segue o padrão do time.
Um manifesto parece correto e só revela problemas quando você tenta colocá-lo para rodar.
A qualidade da entrega depende de você lembrar de conferir cada detalhe.
A IA ajuda enquanto você está no teclado, mas delegar uma tarefa inteira ainda deixa dúvidas sobre permissões, resultado e aprovação.
Desenvolver fluxos com modelos de IA, memória, ferramentas e agentes integrados
Provavelmente, é assim que você trabalha hoje:
Pedir um Dockerfile ou um manifesto para a IA já faz parte do dia a dia de muitos profissionais. O desafio aparece quando você precisa que a entrega respeite as convenções do projeto, passe pelas verificações do time e mantenha as decisões importantes sob seu controle.
Seu conhecimento de DevOps e Cloud é o que permite definir esses critérios. Nas três noites, você vai ver como transformar essa experiência em orientação e controle para o trabalho da IA.
O próximo passo é transformar o que hoje depende da sua atenção em regras, verificações e limites explícitos.
Um manifesto parece correto e só revela problemas quando você tenta colocá-lo para rodar.
Containerização e execução da aplicação.
Deploy e verificação em um cluster local.
Versionamento, branches e revisão por pull request.
Pipeline de CI/CD, verificações e execução do agente.
Trabalho assistido no terminal e execução automatizada na pipeline.
Trabalho assistido no terminal e execução automatizada na pipeline.
Verificações automáticas sobre os artefatos produzidos.
Tecnologias utilizadas
Um manifesto parece correto e só revela problemas quando você tenta colocá-lo para rodar.
Docker
Kubernetes e Kind
Git e Github
Github Actions
Claude Code
Harness Engineering
Lint, validação e scan de imagem
Containerização e execução da aplicação.
Deploy e verificação em um cluster local.
Versionamento, branches e revisão por pull request.
Pipeline de CI/CD, verificações e execução do agente.
Trabalho assistido no terminal e execução automatizada na pipeline.
Trabalho assistido no terminal e execução automatizada na pipeline.
Verificações automáticas sobre os artefatos produzidos.
O objetivo é entender como as tecnologias se integram e compõem o fluxo para aplicar esse raciocínio no seu dia a dia.
O que você vai aprender
Seu ponto de partida: conheça o mapa de maturidade do uso de IA em DevOps e identifique onde está hoje.
Um manifesto parece correto e só revela problemas quando você tenta colocá-lo para rodar.
AULA 01
16 de novembro
A partir de 19h
Docker, Kubernetes e CI/CD com IA
Veja a IA levar uma aplicação do código ao cluster.
Docker com IA: acompanhe a criação do Dockerfile, o build e a execução local de uma aplicação.
Kubernetes com IA: veja a criação dos manifestos, o deploy no kind e a conferência de pods, logs e acesso à aplicação.
CI/CD com IA: conecte build, publicação de imagem e deploy em uma pipeline no Github Actions.
O que ainda precisa de controle: identifique padrões implícitos, permissões e verificações que faltam, mesmo quando o resultado funciona.
O que existe em volta do modelo: entenda como o harness organiza a execução do agente.
AULA 02
17 de novembro
A partir de 19h
Harness Engineering
Transforme o padrão do seu time em instruções e verificações para a IA.
Guides e sensors: diferencie o que orienta a IA antes de agir do que confere sua entrega depois.
Uma skill com as regras da casa: acompanhe a transformação de convenções de Docker e Kubernetes em instruções reutilizáveis.
A pipeline como verificação: adicione lint de Dockerfile, validação de manifestos e scan de imagem ao fluxo da primeira noite.
Revisão com IA: use critérios explícitos para avaliar a entrega e entenda a diferença entre uma checagem automática e o julgamento de um modelo.
Ao final da noite:
você terá acompanhado o fluxo do commit ao cluster e entendido o que precisa ser declarado e verificado para repetir esse trabalho com mais controle.
A diferença nos arquivos: compare o projeto produzido com e sem o harness, observando o que mudou no diff.
Ao final da noite:
você entenderá como combinar orientação, checagens automáticas e revisão para reduzir a dependência de instruções improvisadas a cada execução.
As quatro perguntas da automação: o que dispara o agente, quem aprova, quando ele para e onde fica o resultado.
AULA 03
18 de novembro
A partir de 19h
Automação com Agentes de IA
Coloque o agente na pipeline e mantenha a decisão final com você.
Execução sem interação no terminal: veja o agente ser acionado pelo GitHub Actions e carregar as regras construídas na segunda noite.
Permissões mínimas: limite o que o agente pode fazer durante a tarefa.
Entrega em pull request: acompanhe uma mudança proposta pelo agente, passando pelas verificações do projeto e chegando à revisão humana.
Evolução do fluxo: veja como investigação, evidências e aprovação se conectam em um fluxo de resposta a incidentes.
Próximos passos: reveja o mapa de maturidade e conheça o roadmap para evoluir na engenharia com IA.
Ao final da noite:
você entenderá como combinar orientação, checagens automáticas e revisão para reduzir a dependência de instruções improvisadas a cada execução.
Pra quem é o DevOps com IA
Inscreva-se
gratuitamente
3 aulas ao vivo, nos dias 16, 17 e 18 de novembro
6 horas de programação, com conteúdos e demosntrações práticas.
Um projeto que atravessa as três noites: container, Kubernetes, pipeline, harness e agente automatizado.
Comparação entre entregas com e sem harness, para enxergar o efeito das instruções e verificações.do.
Mapa de maturidade, para localizar seu uso atual de IA e entender os próximos passos.
Você procura uma formação que ensine Git, Docker e Kubernetes desde os primeiros conceitos.
Seu objetivo é apenas colecionar skills prontas e comandos pra fazer copy and paste de tutoriais.
Quer sair do uso superficial da IA e ganhar repertório técnico
Você procura uma automação que faça merge e deploy das próprias mudanças sem revisão humana.
Você já tem contato com Git, containers e Kubernetes e quer entender como conduzir a IA nesse contexto.
Quer aumentar sua capacidade de execução sem abrir mão de qualidade e segurança
Você quer ter confiança para delegar trabalho a um agente com responsabilidade e técnicas certas.
Quer acabar com o medo de se tornar obsoleto e dispensável
Você quer acompanhar um projeto evoluindo e reconhecer o que e como pode ser aplicado no seu dia a dia.
Quer se posicionar como referência na transformação da engenharia com IA.
Pra quem é o DevOps com IA
É para você se:
NÃO é para você se:
Ainda não é pra quem está iniciando sua jornada na TI
De usuário pontual e desconfiado da IA para o engenheiro que a dirige, verifica e governa.
Inscreva-se
gratuitamente
3 aulas ao vivo, nos dias 16, 17 e 18 de novembro
6 horas de programação, com conteúdos e demosntrações práticas.
Um projeto que atravessa as três noites: container, Kubernetes, pipeline, harness e agente automatizado.
Comparação entre entregas com e sem harness, para enxergar o efeito das instruções e verificações.do.
Mapa de maturidade, para localizar seu uso atual de IA e entender os próximos passos.
Tá na hora de sair da estagnação e deixar o improviso, o medo e a velha TI pra trás.
Chegou o momento de construir o seu futuro com as ferramentas e habilidades certas.
Com quem você vai aprender
Fabricio iniciou sua carreira como desenvolvedor de software e tornou-se arquiteto de soluções e hoje lidera a transformação de como profissionais de Cloud, DevOps e SRE trabalham com Inteligência Artificial.
Nas três noites, Fabrício vai conduzir a evolução do mesmo projeto: da aplicação em container ao agente executando tarefas na pipeline, passando pelas regras e verificações que dão suporte a essa automação.
E na última aula, ele vai conectar todo o conteúdo do evento a um exemplo de resposta a incidentes com investigação, proposta de ação e aprovação humana.
Fabrício Veronez
18 anos de experiência em Cloud, DevOps e IA
Fundador da Formação DevOps Pro e da Pós-Graduação AIOps e IA na Engenharia Cloud
Com quem você vai aprender
Sim. As três aulas do DevOps com IA são gratuitas e serão transmitidas ao vivo no YouTube nos dias 16, 17 e 18 de novembro de 2026, sempre a partir das 19h.
As aulas serão transmitidas ao vivo pelo YouTube.
Depois da inscrição, você receberá os links de acesso pelo WhatsApp cadastrado.
Sim, mas o acesso ficará disponível somente até o dia 22 de novembro de 2026.
Aconselhamos a participação ao vivo para tirar as dúvidas diretamente com o Fabrício e para assinar a lista de presença e receber o certificado de participação.
Reserve as três noites para acompanhar a evolução do projeto ao vivo, do primeiro deploy à automação com agentes.
Sim. Os participantes que comparecerem ao vivo e assinarem a lista de presença receberão certificado de participação, com carga horária de 6h.
Você não precisa já ter construído agentes ou conhecer harness engineering.
O evento apresenta os fundamentos de como a IA trabalha dentro de fluxos de Cloud e DevOps e avança até a construção prática do agente.
Por outro lado, você precisa ter familiaridade com Linux, Git, Docker e Kubernetes e com o contexto de quem atua em TI.
Para assistir, basta acessar o YouTube.
Para reproduzir o projeto, você vai precisar de um agente de codificação (Claude Code, Codex etc), Docker, kind e uma conta no GitHub.
O ambiente das aulas será local e não exige conta cloud.
Claro! Teremos momentos dedicados para perguntas durante a programação.
É o recomendado. O projeto é evolutivo e cada aula usa o que foi construído na anterior para avançar até a automação com agentes.
Além disso, para receber o certificado de participação, você precisa assinar as 3 listas de presença.
Perguntas frequentes
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Transforme seu conhecimento
de DevOps em regras e controles para trabalhar de verdade com IA.
Em três noites, acompanhe a evolução de uma aplicação do container ao agente na pipeline.
Entenda o que orientar, o que verificar e onde manter a decisão humana para dar o próximo passo no seu uso de IA.
16, 17 E 18 DE NOVEMBRO • ÀS 19H • ONLINE E AO VIVO
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