Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML

Introducción al AIOps con herramientas de código abierto

• Visión general de los conceptos y beneficios de AIOps.
• Prometheus y Grafana en la pila de observabilidad.
• El papel del ML en AIOps: analítica predictiva vs. reactiva.

Configuración de Prometheus y Grafana

• Instalación y configuración de Prometheus para la recopilación de series de tiempo.
• Creación de paneles (dashboards) en Grafana utilizando métricas en tiempo real.
• Exploración de exportadores, etiquetado (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 transformaciones de Grafana o pipelines de Python.

Aplicación del 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 con datos de series de tiempo.
• Visualización de anomalías en paneles 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 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 en umbrales.
• Uso de Alertmanager y enrutamiento de notificaciones.
• Activación de scripts o flujos de trabajo de automatización ante la detección de anomalías.

Escalado y operación 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 próximos pasos