Operaciones autónomas con agentes de IA

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLMs e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA por sus siglas en inglés), con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados de TI que desean implementar análisis predictivo, automatizar la corrección y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de logs y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alerta y corrección en plataformas existentes.
• Implementar y escalar flujos de AIOps inteligentes en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusión grupal.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que deseen implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Un pipeline de AIOps construido exclusivamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar un pipeline AIOps completo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de ML personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y trazas.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar alertas y remedios utilizando herramientas de código abierto.

Formato del Curso

• Clase interactiva con debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que deseen integrar herramientas de AIOps en sus stacks de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
• Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsados por IA.
• Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para concertar los arreglos necesarios.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la previsión.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Venezuela (en línea o presencial) y está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.