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Temario del curso
Introducción a AIOps
- ¿Qué es AIOps y por qué es importante?
- Monitoreo tradicional frente a la observabilidad impulsada por AIOps.
- Arquitectura de AIOps y componentes clave.
Recolección y normalización de datos operativos
- Tipos de datos de observabilidad: métricas, registros y trazas.
- Ingestión 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 aprendizaje automático para la detección de anomalías.
- Detección de incidentes en sistemas distribuidos.
Alertas y reducción de ruido
- Diseño de reglas de alerta inteligentes y umbrales.
- Supresión, deduplicación y agrupación de alertas.
- Integración con Alertmanager, Slack, PagerDuty u Opsgenie.
Análisis de causa raíz y visualización
- Uso de paneles de control para visualizar métricas y detectar tendencias.
- Exploración de eventos y líneas de tiempo para el análisis de causa raíz.
- Rastreo de problemas en diferentes capas con herramientas de trazado distribuido.
Automatización y corrección
- Activación de scripts o flujos de trabajo automatizados a partir de incidentes.
- Integración con sistemas ITSM (ServiceNow, Jira).
- Casos de uso: autosanación, escalado y reenvío de tráfico.
Plataformas de AIOps de código abierto y comerciales
- Descripción general de herramientas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace.
- Criterios de evaluación para seleccionar una plataforma de AIOps.
- Demostración y práctica con un conjunto de herramientas seleccionado.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de operaciones de TI y monitoreo de sistemas.
- Experiencia con herramientas de monitoreo o paneles de control.
- Conocimiento básico de formatos de registros y métricas.
Público objetivo
- Equipos de operaciones responsables de la infraestructura y las aplicaciones.
- Ingenieros de Fiabilidad del Sitio (SRE).
- Equipos de monitoreo y observabilidad de TI.
14 Horas