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DevOps BASATO SULL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (Italian Edition): Una Guida Pratica All'utilizzo Dell'IA per Automatizzare la Risposta Agli Incidenti, il
Paperback
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ISBN13: 9798189631344
Publisher: Independently Published
Published: Jul 28 2026
Pages: 232
Weight: 1.21
Height: 0.49 Width: 8.50 Depth: 11.00
Language: Italian
Publisher: Independently Published
Published: Jul 28 2026
Pages: 232
Weight: 1.21
Height: 0.49 Width: 8.50 Depth: 11.00
Language: Italian
Ogni fornitore di AI promette un'infrastruttura autoriparante. Nessuno ti spiega cosa si rompe davvero quando affidi un agente AI alla produzione.
Hai visto le demo. Risposta automatica agli incidenti. AI che scrive da sola i runbook. Infrastrutture che si riparano mentre dormi.
Ma hai probabilmente visto anche cosa succede quando un agente AI troppo sicuro di sé prende la decisione sbagliata alle 3 del mattino. Di questa parte, però, il marketing dei vendor non parla mai.
Hai visto le demo. Risposta automatica agli incidenti. AI che scrive da sola i runbook. Infrastrutture che si riparano mentre dormi.
Ma hai probabilmente visto anche cosa succede quando un agente AI troppo sicuro di sé prende la decisione sbagliata alle 3 del mattino. Di questa parte, però, il marketing dei vendor non parla mai.
AI-Powered DevOps è la guida pratica che mancava nel pieno del clamore sull'intelligenza artificiale: un manuale concreto e operativo per ingegneri che devono integrare realmente l'AI nei flussi di lavoro DevOps e SRE, non limitarsi a discuterne durante una riunione.
Questo libro non è teoria. Non è l'ennesima introduzione all'intelligenza artificiale riempita di spiegazioni generiche. È un sistema completo, costruito capitolo dopo capitolo, utilizzando strumenti che già conosci: Claude, LangGraph, Kubernetes e il Model Context Protocol (MCP), con codice sorgente completo ed eseguibile per ogni esempio.
In questo libro imparerai a:
Ideale per: DevOps Engineer, Site Reliability Engineer (SRE), Platform Engineer, Cloud Engineer, Architetti Software e responsabili tecnici che vogliono andare oltre il marketing dell'AI e implementare soluzioni concrete fin dal primo giorno.
Nessun riempitivo. Nessuna propaganda commerciale. Solo un sistema funzionante, spiegato da chi conosce davvero cosa significa essere reperibili quando la produzione va in crisi.
Scarica il codice sorgente completo e inizia a costruire oggi stesso.
Questo libro non è teoria. Non è l'ennesima introduzione all'intelligenza artificiale riempita di spiegazioni generiche. È un sistema completo, costruito capitolo dopo capitolo, utilizzando strumenti che già conosci: Claude, LangGraph, Kubernetes e il Model Context Protocol (MCP), con codice sorgente completo ed eseguibile per ogni esempio.
In questo libro imparerai a:
- Costruire agenti AI capaci di analizzare gli incidenti, eseguire la root cause analysis e utilizzare un modello di valutazione della confidenza che sa quando è il momento di coinvolgere un operatore umano.
- Applicare un modello di maturità AIOps in cinque livelli (Stage 0-4) per stabilire il giusto grado di autonomia dell'AI e capire quando l'automazione completa rappresenta un rischio.
- Progettare sistemi di monitoraggio e osservabilità in cui l'intelligenza artificiale supporta gli SRE senza sostituirne il giudizio.
- Governare le operazioni basate sull'AI nel rispetto di audit, conformità normativa e controllo dei costi (FinOps) su scala enterprise.
- Integrare l'intelligenza artificiale nelle pipeline CI/CD senza introdurre una nuova categoria di errori silenziosi.
Ideale per: DevOps Engineer, Site Reliability Engineer (SRE), Platform Engineer, Cloud Engineer, Architetti Software e responsabili tecnici che vogliono andare oltre il marketing dell'AI e implementare soluzioni concrete fin dal primo giorno.
Nessun riempitivo. Nessuna propaganda commerciale. Solo un sistema funzionante, spiegato da chi conosce davvero cosa significa essere reperibili quando la produzione va in crisi.
Scarica il codice sorgente completo e inizia a costruire oggi stesso.
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