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Temario del curso
Introducción a AIOps
- Qué es AIOps y por qué es importante
- Monitoreo tradicional vs. observabilidad impulsada por AIOps
- Arquitectura de AIOps y componentes clave
Recopilación y normalización de datos operativos
- Tipos de datos de observabilidad: métricas, registros y trazas
- Ingesta de datos de 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 alertas inteligentes
- Supresión, deduplicación y agrupación de alertas
- Integración con Alertmanager, Slack, PagerDuty o Opsgenie
Análisis de causa raíz y visualización
- Uso de tableros de control para visualizar métricas y detectar tendencias
- Exploración de eventos y cronologías para el análisis de causa raíz
- Seguimiento de problemas entre capas con herramientas de trazas distribuidas
Automatización y remediación
- Activación de scripts o flujos de trabajo automatizados desde incidentes
- Integración con sistemas ITSM (ServiceNow, Jira)
- Casos de uso: autocuración, escalado, redirigir tráfico
Plataformas de AIOps de código abierto y comerciales
- Vista general de herramientas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
- Criterios de evaluación para seleccionar una plataforma de AIOps
- Demostración y práctica con una pila seleccionada
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los conceptos de operaciones de TI y monitoreo de sistemas
- Experiencia con herramientas de monitoreo o tableros de control
- Familiaridad con los formatos básicos de registros y métricas
Público objetivo
- Equipos de operaciones responsables de infraestructuras y aplicaciones
- Ingenieros de fiabilidad del sitio (SREs)
- Equipos de monitoreo y observabilidad de TI
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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