Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML

Introducción al AIOps con herramientas de código abierto

• Panorama de los conceptos y beneficios de AIOps
• Prometheus y Grafana en la pila de observabilidad
• Dónde se integra el ML en AIOps: analítica predictiva vs. reactiva

Configuración de Prometheus y Grafana

• Instalación y configuración de Prometheus para la recopilación de series temporales
• Creación de tableros (dashboards) en Grafana utilizando métricas en tiempo real
• Exploración de exportadores, reetiquetado (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 la predicción
• Uso de las transformaciones de Grafana o pipelines en Python

Aplicación de 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 temporales
• Visualización de anomalías en los tableros de Grafana

Predicción de métricas con ML

• Construcción de modelos de predicción 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 alerta basadas en la salida de ML o umbrales
• Uso de Alertmanager y enrutamiento de notificaciones
• Disparo de scripts o flujos de trabajo de automatización ante la detección de anomalías

Escalado y operacionalización de AIOps

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

Resumen y siguientes pasos