Operaciones autónomas con agentes de IA

Este taller en vivo impartido por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones TI) se utiliza cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de causa raíz (RCA) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel avanzado que desean implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes para el RCA mediante herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
• Desplegar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como el monitoreo, la detección de incidentes y la respuesta.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que deseen implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de las alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y rastros para identificar causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas open source o comerciales para monitorear y responder a incidentes de manera automática.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Un pipeline AIOps construido íntegramente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar un pipeline AIOps completo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de ML personalizados.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos procedentes de registros (logs), métricas y rastreo (traces).
• Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar las alertas y la corrección utilizando herramientas de código abierto.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Las plataformas de AIOps empresarial como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen potentes capacidades para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que deseen integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
• Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos entre sistemas distribuidos utilizando análisis impulsado por inteligencia artificial.
• Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio para resolver) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas con capacidades predictivas e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para garantizar la observabilidad en sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y predicción (forecasting).
• Definir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y sesiones de práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.

Esta formación en vivo con instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.