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Temario del curso
Introducción al AIOps predictivo
- Panorama general del análisis predictivo en operaciones de TI
- Fuentes de datos para la predicción (registros, métricas, eventos)
- Conceptos clave en pronósticos de series temporales y patrones de anomalías
Diseño de modelos de predicción de incidentes
- Etiquetado de incidentes históricos y comportamiento del sistema
- Selección y entrenamiento de modelos (por ejemplo, LSTM, Bosque Aleatorio, AutoML)
- Evaluación del rendimiento del modelo y manejo de falsos positivos
Recolección de datos e ingeniería de características
- Ingesta y alineamiento de datos de registros y métricas para la entrada del modelo
- Extracción de características a partir de datos estructurados y no estructurados
- Manejo de ruido y datos faltantes en los pipelines operativos
Automatización del Análisis de Causa Raíz (RCA)
- Correlación basada en grafos de servicios e infraestructura
- Uso de ML para inferir causas raíz probables a partir de cadenas de eventos
- Visualización del RCA con paneles conscientes de la topología
Remediación y automatización de flujos de trabajo
- Integración con plataformas de automatización (por ejemplo, Ansible, Rundeck)
- Activación de reversiones, reinicios o redirección del tráfico
- Auditoría y documentación de intervenciones automatizadas
Escalado de pipelines inteligentes de AIOps
- MLOps para observabilidad: reentrenamiento y versionado de modelos
- Ejecución de predicciones en tiempo real a través de nodos distribuidos
- Mejores prácticas para el despliegue de AIOps en entornos de producción
Estudios de caso y aplicaciones prácticas
- Análisis de datos reales de incidentes utilizando modelos predictivos de AIOps
- Despliegue de pipelines de RCA con datos sintéticos y de producción
- Revisión de casos de uso industriales: interrupciones en la nube, inestabilidad en microservicios, degradación de red
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con sistemas de monitoreo como Prometheus o ELK
- Conocimiento práctico de Python y fundamentos de aprendizaje automático
- Familiaridad con flujos de trabajo de gestión de incidentes
Público objetivo
- Ingenieros principales de confiabilidad del sitio (SREs)
- Arquitectos de automatización de TI
- Líderes de plataformas DevOps y observabilidad
14 Horas
