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DevOps con GitLab para automatizar entregas de software
04:19 - 2

Qué es DevOps y cómo integra desarrollo con operaciones
08:44 - 3

DevOps como ciclo iterativo continuo: etapas y beneficios clave
08:21 - 4

GitLab como plataforma integral para el ciclo de vida DevOps
09:29 - 5

Diferencias clave entre GitLab y GitHub para desarrolladores
03:25
Integración de GitLab Container Registry con Auto DevOps
Clase 33 de 53 • Curso de DevOps con GitLab
Contenido del curso
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Diferencias entre Agile y Waterfall en desarrollo de software
06:20 - 12

Creación y gestión de issues en GitLab para colaboración eficaz
12:07 - 13

Etiquetas para organizar issues en GitLab
07:30 - 14
Planificación en Gitlab-Pesos
02:40 - 15

Creación y gestión de milestones en GitLab para sprints y releases
07:23 - 16

Boards en GitLab para visualizar flujos de trabajo con issues
06:25 - 17

Service Desk de GitLab para soporte por correo electrónico
08:34 - 18
Planificación en Gitlab-Quick actions
00:33
- 19

Inicialización de Angular con GitLab y test-driven development
06:50 - 20

Merge requests y control de calidad en GitLab
12:24 - 21

Flujo completo de merge requests en GitLab
09:24 - 22

Automatización de flujos de trabajo con GitLab CI
02:59 - 23

GitLab CI: configuración, stages y variables para automatización
10:12 - 24

Configuración de GitLab CI para proyectos Angular
11:53 - 25

Validación de archivos GitLab CI con linter antes del pipeline
09:18 - 26
gitlab-ci.yml
02:33 - 27

Configuración de GitLab Pages para hosting estático con CI
04:26 - 28

Configuración de GitLab Pages para deploy automático de Angular
13:11 - 29

Desarrollo ágil y sus doce principios fundamentales
02:33 - 30

GitLab AutoDevOps: pipelines automatizados con seguridad y calidad
06:26 - 31

Configuración de GitLab Auto DevOps con Kubernetes en Google Cloud
09:39 - 32

Configuración de Auto DevOps en GitLab con Kubernetes
13:38
- 35

DevSecOps: integración de seguridad en el ciclo de desarrollo
06:27 - 36

Autenticación de commits con llaves PGP en GitLab
10:18 - 37

Pruebas estáticas de seguridad en GitLab para detectar vulnerabilidades
08:37 - 38

Análisis de contenedores con GitLab y Clair para detectar vulnerabilidades
03:40 - 39

Análisis de vulnerabilidades en dependencias de NPM, PIP y Composer
05:35 - 40

Pruebas dinámicas de seguridad con DAST en GitLab
06:37 - 41

GitLab Security Dashboard: hub centralizado de vulnerabilidades
04:35
- 42

Continuous Deployment seguro con GitLab y control de riesgos
08:04 - 43

Configuración de ambientes en GitLab para desarrollo industrial
08:08 - 44

Review apps: ambientes efímeros por branch para feedback rápido
13:34 - 45
Estrategias de Distribución
04:29 - 46
Feature Flags
03:07 - 47

Rollback en GitLab para revertir errores en producción
05:14
- 48

Importancia del monitoreo en DevOps y despliegue continuo
04:59 - 49

Métricas de desempeño en GitLab con Prometheus
04:35 - 50

Métricas de salud en GitLab para prevenir fallas de infraestructura
05:44 - 51

Métricas de equipo en GitLab para optimizar workflows de DevOps
05:45 - 52

Integración de GitLab con Sentry para rastrear errores en producción
12:27
Domina la entrega moderna de software con Auto DevOps, GitLab CI y GitLab Container Registry. Aquí entenderás cómo las imágenes de Docker impulsan tu CI/CD, por qué el registro privado integrado de GitLab marca la diferencia y cómo gestionar tus imágenes para evitar límites de almacenamiento. Todo, claro y directo.
¿Cómo se integra Auto DevOps con CI/CD en contenedores?
El pipeline de Auto DevOps encapsula los elementos esenciales de ser DevOps en una sola vista. Ya se domina el uso de issue trackers, la configuración de GitLab CI y la habilitación de Auto DevOps. Además, se comprenden las fases de Continuous Integration, Continuous Deployment y Continuous Delivery, claves para llevar código a producción con rapidez y seguridad.
La industria se mueve al modelo de contenedores. Si aún no lo haces, es buen momento para explorar llevar tu aplicación a un contenedor con Docker y orquestarla con Kubernetes: así tu código viaja rápido, seguro y sin fricción.
¿Qué habilidades y conceptos refuerzas aquí?
- Uso de issue trackers para planear y dar seguimiento.
- Configuración de GitLab CI para pipelines reproducibles.
- Habilitación de Auto DevOps para automatizar etapas clave.
- Comprensión de CI/CD: integración, entrega y despliegue continuos.
- Trabajo con contenedores: imágenes de Docker y orquestación con Kubernetes.
¿Qué ventajas da esta automatización en GitLab?
- Integración nativa: Auto DevOps habilita el Container Registry al instante.
- Conexión end-to-end: cluster, CI y Registry quedan enlazados sin pasos extra.
- Velocidad y consistencia: mismos artefactos para pruebas, seguridad y deploy.
¿Qué es y por qué importa GitLab Container Registry?
Cada build genera una imagen de Docker. Esa imagen se reutiliza para deploy, pruebas de seguridad y como paquete autocontenido de tu aplicación. Los Container Registry son un concepto de Docker, no exclusivos de GitLab: existen en Google, Amazon, Azure y el Registry público de Docker. La ventaja de GitLab: está completamente integrado y se habilita con Auto DevOps, lo que posibilita el deploy sin configuraciones externas.
¿Cómo se nombran y etiquetan las imágenes?
- Estructura típica:
registry.gitlab.com/<grupo>/<proyecto>/<imagen>. - Tags comunes:
latest,rcy el SHA del commit. - En la vista de Registry verás: tag asignado (SHA), ID de la imagen, tamaño y fecha de creación.
- Se listan imágenes por rama: por ejemplo, para
mastery para el branch "modificar aplicación". Así identificas artefactos por contexto.
¿Qué operaciones básicas puedes hacer?
Es un registry privado, por lo que requiere credenciales. GitLab las gestiona cuando trabajas dentro de su ecosistema. Si colaboras con otros registries, tendrás que administrar esas credenciales. Con un registry puedes hacer login, build, push y ejecutar imágenes localmente.
# iniciar sesión en el registro privado de GitLab
docker login registry.gitlab.com
# construir una imagen etiquetada con un tag (por ejemplo, SHA o rc)
docker build -t registry.gitlab.com/grupo/proyecto/app:sha-abcdef .
# enviar la imagen al registry
docker push registry.gitlab.com/grupo/proyecto/app:sha-abcdef
# ejecutar la imagen de forma local
docker run --rm registry.gitlab.com/grupo/proyecto/app:sha-abcdef
¿Cómo gestionar imágenes y cuotas de almacenamiento sin problemas?
A medida que el equipo crece, se generan cientos de imágenes para distintos branches y momentos del código. Aunque podrías “ver” la historia en esas imágenes, no están para eso. GitLab tiene límites de almacenamiento por proyecto y las imágenes cuentan para esa cuota: si la superas, tu proyecto puede dejar de funcionar hasta liberar espacio.
- Borra imágenes por branch completo o de forma específica.
- Controla el uso de tags:
latest,rcy el SHA te ayudan a identificar. - Observa tamaño y antigüedad para decidir qué limpiar.
- Mantén el Registry organizado para evitar exceder la cuota.
¿Usas registries públicos como el de Docker o cuentas con registries privados en tu empresa? Comparte en comentarios cómo gestionas tus imágenes, tags y limpieza en tu flujo diario.