Operaciones Autónomas con Agentes de IA

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando 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 avanzados que desean implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático 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 alerta y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, 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, particularmente en las áreas de monitoreo, detección de incidentes y 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 trazas para identificar las causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios abundantes 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 coordinarla.

Una canalización AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones rentables y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alertamiento inteligente en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar una canalización AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de aprendizaje automático personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar el alertamiento y la remediación utilizando herramientas de código abierto.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• 大量的 ejercicios y práctica continua.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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

Las plataformas de AIOps empresarial, como Splunk, Moogsoft y Dynatrace, ofrecen capacidades avanzadas 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 desean integrar herramientas de AIOps en su stack actual de observabilidad y flujos operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y sesiones de debate.
• Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad entre 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 pronósticos.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

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 coordinarla.

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

Este entrenamiento en vivo con instrucción presencial en Bolivia (en línea o in situ) está dirigido a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques en modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.