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Temario del curso
Diseño de una Arquitectura AIOps Abierta
- Descripción general de los componentes clave en las canalizaciones AIOps de código abierto
- Flujo de datos desde la ingestión hasta el alertamiento
- Comparación de herramientas y estrategia de integración
Recopilación y Agregación de Datos
- Ingestión de datos de series temporales con Prometheus
- Captura de registros con Logstash y Beats
- Normalización de datos para correlación entre distintas fuentes
Construcción de Paneles de Observabilidad
- Visualización de métricas con Grafana
- Creación de paneles en Kibana para análisis de registros
- Uso de consultas de Elasticsearch para extraer información operativa clave
Detección de Anomalías y Predicción de Incidentes
- Exportación de datos de observabilidad a canalizaciones en Python
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para detección de valores atípicos y predicción
- Implementación de modelos para inferencia en tiempo real dentro de la canalización de observabilidad
Alertamiento y Automatización con Herramientas Abiertas
- Creación de reglas de alerta en Prometheus y enrutamiento con Alertmanager
- Activación de scripts o flujos de trabajo de API para respuesta automática
- Uso de herramientas de orquestación de código abierto (por ejemplo, Ansible, Rundeck)
Consideraciones de Integración y Escalabilidad
- Manejo de ingestión de alto volumen y retención a largo plazo
- Seguridad y control de acceso en pilas de código abierto
- Escalado independiente de cada capa: ingestión, procesamiento y alertamiento
Aplicaciones del Mundo Real y Extensiones
- Estudios de caso: optimización del rendimiento, prevención de tiempo fuera de servicio y optimización de costos
- Extensión de las canalizaciones con herramientas de trazabilidad o gráficos de servicios
- Mejores prácticas para operar y mantener AIOps en producción
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con herramientas de observabilidad como Prometheus o ELK
- Conocimientos prácticos de Python y fundamentos del aprendizaje automático
- Comprensión de las operaciones de TI y los flujos de trabajo de alertamiento
Audiencia Objetivo
- Ingenieros avanzados de confiabilidad del sitio (SREs)
- Ingenieros de datos que trabajan en operaciones
- Líderes de plataformas DevOps y arquitectos de infraestructura
14 Horas