Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML

Introducción a AIOps con herramientas de código abierto

• Descripción general de los conceptos y beneficios de AIOps.
• Prometheus y Grafana en el stack de observabilidad.
• El papel del ML en AIOps: analítica predictiva vs. reactiva.

Configuración de Prometheus y Grafana

• Instalación y configuración de Prometheus para la recopilación de series de tiempo.
• Creación de paneles (dashboards) en Grafana utilizando métricas en tiempo real.
• Exploración de exportadores, relabeling 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 pronósticos.
• Uso de las transformaciones de Grafana o pipelines de Python.

Aplicación del aprendizaje automático para la detección de anomalías

• Modelos básicos de ML para la detección de valores atípicos (p. ej., Isolation Forest, One-Class SVM).
• Entrenamiento y evaluación de modelos en datos de series de tiempo.
• Visualización de anomalías en los paneles de Grafana.

Pronóstico de métricas con ML

• Construcción de modelos de pronóstico simples (ARIMA, Prophet, introducción a LSTM).
• Predicción de la carga del sistema o el uso de recursos.
• Uso de las predicciones para alertas tempranas y decisiones de escalado.

Integración de ML con alertas y automatización

• Definición de reglas de alertas basadas en la salida del ML o umbrales.
• Uso de Alertmanager y enrutamiento de notificaciones.
• Activación de scripts o flujos de trabajo de automatización al detectar anomalías.

Escalabilidad y operativización de AIOps

• Integración de herramientas externas de observabilidad (p. ej., stack ELK, Moogsoft, Dynatrace).
• Operativización de modelos de ML en pipelines de observabilidad.
• Mejores prácticas para AIOps a escala.

Resumen y próximos pasos