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Programa del Curso
Introducción a AIOps
- Qué es AIOps y por qué es importante
- Monitoreo tradicional vs. observabilidad impulsada por AIOps
- Arquitectura de AIOps y componentes clave
Colección y Normalización de Datos Operacionales
- Tipos de datos de observabilidad: métricas, registros y trazas
- Ingesta de datos desde múltiples fuentes (servidores, contenedores, nube)
- Uso de agentes y exportadores (Prometheus, Beats, Fluentd)
Correlación de Datos y Detección de Anomalías
- Correlación de series temporales y métodos estadísticos
- Uso de modelos de IA para detección de anomalías
- Detección de incidentes en sistemas distribuidos
Alertas y Reducción del Ruido
- Diseño de reglas inteligentes de alerta y umbrales
- Supresión, deduplicación y agrupamiento de alertas
- Integración con Alertmanager, Slack, PagerDuty o Opsgenie
Análisis de Causa Raíz y Visualización
- Uso de paneles para visualizar métricas y detectar tendencias
- Exploración de eventos y cronologías para el análisis de causa raíz (RCA)
- Rastreo de problemas a través de capas con herramientas de trazabilidad distribuida
Automatización y Remediación
- Activación de scripts o flujos de trabajo automatizados desde incidentes
- Integración con sistemas ITSM (ServiceNow, Jira)
- Casos de uso: autoreparación, escalado, redirección de tráfico
Herramientas de Código Abierto y Comerciales para AIOps
- Visión general de las herramientas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
- Criterios de evaluación para seleccionar una plataforma AIOps
- Demostración y práctica con un stack seleccionado
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de las operaciones de TI y los conceptos de monitoreo de sistemas
- Experiencia con herramientas o paneles de monitoreo
- Familiaridad con formatos básicos de logs y métricas
Público Objetivo
- Equipos de operaciones responsables de la infraestructura y aplicaciones
- Ingenieros de confiabilidad del sitio (SREs)
- Equipos de monitoreo y observabilidad de TI
14 Horas