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Temario del curso
Introducción a AIOps con Herramientas de Código Abierto
- Panorama general de los conceptos y beneficios de AIOps
- Prometheus y Grafana en la pila de observabilidad
- Dónde encaja el aprendizaje automático en AIOps: análisis predictivo vs. reactivo
Configuración de Prometheus y Grafana
- Instalación y configuración de Prometheus para la recopilación de series temporales
- Creación de paneles en Grafana usando métricas en tiempo real
- Exploración de exporters, reetiquetado y descubrimiento de servicios
Preprocesamiento de Datos para ML
- Extracción y transformación de métricas de Prometheus
- Preparación de conjuntos de datos para la detección de anomalías y previsión
- Uso de las transformaciones de Grafana o pipelines de Python
Aplicación de Aprendizaje Automático para la Detección de Anomalías
- Modelos básicos de ML para la detección de valores atípicos (por ejemplo, Isolation Forest, One-Class SVM)
- Entrenamiento y evaluación de modelos en datos de series temporales
- Visualización de anomalías en paneles de Grafana
Previsión de Métricas con ML
- Construcción de modelos simples de previsión (ARIMA, Prophet, introducción a LSTM)
- Predicción de la carga del sistema o el uso de recursos
- Uso de las predicciones para alertas anticipadas y decisiones de escalado
Integración de ML con Alertas y Automatización
- Definición de reglas de alerta basadas en la salida de ML o umbrales
- Uso de Alertmanager y enrutamiento de notificaciones
- Disparo de scripts o flujos de trabajo automatizados ante la detección de anomalías
Escalado y Puesta en Producción de AIOps
- Integración de herramientas externas de observabilidad (por ejemplo, pila ELK, Moogsoft, Dynatrace)
- Puesta en producción de modelos de ML en pipelines de observabilidad
- Mejores prácticas para AIOps a gran escala
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de monitoreo de sistemas y observabilidad
- Experiencia usando Grafana o Prometheus
- Familiaridad con Python y principios básicos de aprendizaje automático
Público Objetivo
- Ingenieros de observabilidad
- Equipos de infraestructura y DevOps
- Arquitectos de plataformas de monitoreo e ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE)
14 Horas
