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Temario del curso
Introducción a AIOps Predictivo
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- Visión general del análisis predictivo en operaciones de TI
- Fuentes de datos para la predicción (registros, métricas, eventos)
- Conceptos clave en pronósticos de series temporales y patrones de anomalías
Diseño de Modelos de Predicción de Incidentes
- Etiquetado de incidentes históricos y comportamiento del sistema
- Selección y entrenamiento de modelos (por ejemplo, LSTM, Random Forest, AutoML)
- Evaluación del rendimiento del modelo y manejo de falsos positivos
Recopilación de Datos e Ingeniería de Características
- Ingestión y alineación de datos de registros y métricas para la entrada del modelo
- Extracción de características a partir de datos estructurados y no estructurados
- Manejo de ruido y datos faltantes en pipelines operativos
Automatización del Análisis de la Causa Raíz (RCA)
- Correlación basada en grafos de servicios e infraestructura
- Uso de ML para inferir causas raíz probables a partir de cadenas de eventos
- Visualización del RCA con paneles conscientes de la topología
Remediación y Automatización de Flujos de Trabajo
- Integración con plataformas de automatización (por ejemplo, Ansible, Rundeck)
- Activación de reversiones, reinicios o redirección de tráfico
- Auditoría y documentación de intervenciones automatizadas
Escalado de Pipelines Inteligentes de AIOps
- MLOps para observabilidad: reentrenamiento y versionado de modelos
- Ejecución de predicciones en tiempo real a través de nodos distribuidos
- Mejores prácticas para implementar AIOps en entornos de producción
Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
- Análisis de datos reales de incidentes utilizando modelos de AIOps predictivo
- Implementación de pipelines de RCA con datos sintéticos y de producción
- Revisión de casos de uso industriales: interrupciones en la nube, inestabilidad de microservicios, degradaciones de red
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con sistemas de monitoreo como Prometheus o ELK
- Conocimiento práctico de Python y fundamentos del aprendizaje automático
- Familiaridad con flujos de trabajo de gestión de incidentes
Público Objetivo
- Ingenieros senior de confiabilidad del sitio (SREs)
- Arquitectos de automatización de TI
- Líderes de plataformas DevOps y observabilidad
14 Horas
