Fundamentos de AIOps: Monitoreo, Correlación y Alertas Inteligentes

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 ML para la detección de anomalías
• Detección de incidentes en sistemas distribuidos

Alertas y Reducción de Ruido

• Diseño de reglas de alerta inteligentes y umbrales
• Supresión, deduplicación y agrupación de alertas
• Integración con Alertmanager, Slack, PagerDuty o Opsgenie

Análisis de Causa Raíz y Visualización

• Uso de tableros para visualizar métricas y detectar tendencias
• Exploración de eventos y líneas de tiempo para el análisis de causa raíz (RCA)
• Seguimiento de problemas entre capas con herramientas de trazado distribuido

Automatización y Corrección de Fallos

• Disparo de scripts o flujos de trabajo automatizados desde incidentes
• Integración con sistemas de ITSM (ServiceNow, Jira)
• Casos de uso: autocuración, escalado y redirigimiento de tráfico

Plataformas de AIOps de Código Abierto y Comerciales

• Visión general de las herramientas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
• Criterios de evaluación para la selección de una plataforma de AIOps
• Demonstración y práctica con un conjunto de herramientas seleccionado

Resumen y Próximos Pasos