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Temario del curso
Introducción a AIOps
- ¿Qué es AIOps y por qué importa?
- Monitoreo tradicional frente a la observabilidad impulsada por AIOps
- Arquitectura de AIOps y componentes clave
Recopilación y normalización de datos operativos
- Tipos de datos de observabilidad: métricas, registros y rastros
- 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 y umbrales de alerta inteligentes
- Supresión, deduplicación y agrupamiento de alertas
- Integración con Alertmanager, Slack, PagerDuty u Opsgenie
Análisis de causa raíz y visualización
- Uso de paneles para visualizar métricas y detectar tendencias
- Exploración de eventos y líneas de tiempo para el análisis de causa raíz
- Rastreo de problemas entre capas con herramientas de rastreo distribuido
Automatización y corrección
- Activación de scripts o flujos de trabajo automáticos a partir de incidentes
- Integración con sistemas ITSM (ServiceNow, Jira)
- Casos de uso: auto-curación, escalado y reencaminamiento del tráfico
Plataformas AIOps open source y comerciales
- Descripción general de herramientas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
- Criterios de evaluación para seleccionar una plataforma AIOps
- Demostración y práctica con un stack seleccionado
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de operaciones de TI y monitoreo de sistemas
- Experiencia con herramientas o paneles de monitoreo
- Familiaridad con formatos básicos de registros y métricas
Audiencia objetivo
- Equipos de operaciones responsables de la infraestructura y las aplicaciones
- Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SRE, por sus siglas en inglés)
- Equipos de monitoreo y observabilidad de TI
14 Horas