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Temario del curso

Diseño de una Arquitectura AIOps Abierta

  • Resumen de los componentes clave en pipelines AIOps de código abierto
  • Flujo de datos desde la ingestión hasta las alertas
  • Comparación de herramientas y estrategia de integración

Recopilación y Agregación de Datos

  • Ingestión de datos de series temporales con Prometheus
  • Captura de registros (logs) con Logstash y Beats
  • Normalización de datos para correlación entre múltiples fuentes

Construcción de Dashboards de Observabilidad

  • Visualización de métricas con Grafana
  • Creación de dashboards en Kibana para análisis de registros (logs)
  • Uso de consultas en Elasticsearch para extraer insights operativos

Detección de Anomalías y Predicción de Incidentes

  • Exportación de datos de observabilidad a pipelines de Python
  • Entrenamiento de modelos de ML para detección de valores atípicos y pronósticos
  • Implementación de modelos para inferencia en tiempo real dentro del pipeline de observabilidad

Alertas y Automatización con Herramientas Abiertas

  • Creación de reglas de alerta en Prometheus y enrutamiento en Alertmanager
  • Disparar scripts o flujos de trabajo de API para respuesta automática
  • Uso de herramientas de orquestación de código abierto (por ejemplo, Ansible, Rundeck)

Consideraciones de Integración y Escalabilidad

  • Manejo de ingestión de alto volumen y retención a largo plazo
  • Seguridad y control de acceso en pilas de código abierto
  • Escalado independiente de cada capa: ingestión, procesamiento, alertas

Aplicaciones del Mundo Real y Extensiones

  • Estudios de caso: ajuste de rendimiento, prevención de tiempos muertos y optimización de costos
  • Ampliación de pipelines con herramientas de trazabilidad o gráficos de servicios
  • Mejores prácticas para operar y mantener AIOps en producción

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con herramientas de observabilidad como Prometheus o ELK
  • Conocimiento práctico de Python y fundamentos del aprendizaje automático
  • Comprensión de las operaciones de TI y flujos de trabajo de alertas

Audiencia

  • Ingenieros avanzados de fiabilidad del sitio (SREs)
  • Ingenieros de datos que trabajan en operaciones
  • Líderes de plataformas DevOps y arquitectos de infraestructura
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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