AI-Driven Observability: From Logs to LLM-Powered Insights
Traditional observability relies on dashboards, threshold alerts, and manual log diving. AI-driven observability transforms this with natural language querying of telemetry data, LLM-powered root cause analysis, anomaly detection using foundation models, and automated incident summaries that understand context.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at observability and SRE engineers who want to integrate LLMs and AI into their monitoring, alerting, and incident analysis workflows.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build natural language interfaces for querying Prometheus, Elasticsearch, and SQL-based observability stores.
- Implement LLM-powered log analysis and anomaly detection pipelines.
- Generate automated incident summaries and postmortem drafts from raw telemetry.
- Design AI-assisted root cause analysis workflows with evidence chaining.
- Integrate foundation models for time-series anomaly detection and forecasting.
- Deploy an AI-augmented on-call experience with smart alert enrichment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training, please contact us to arrange.
Temario del curso
The AI Observability Landscape
- From dashboards to conversations: the shift toward AI-augmented observability
- LLM capabilities relevant to observability: summarization, reasoning, pattern matching
- Architecture patterns: embedding AI into existing observability stacks
Natural Language Telemetry Querying
- Text-to-PromQL: translating natural language into monitoring queries
- NL querying for Elasticsearch, OpenSearch, and Loki log stores
- SQL generation from natural language for structured telemetry
- Building a query assistant agent with tool use and context awareness
LLM-Powered Log Analysis
- Automated log parsing and structuring with LLMs
- Anomaly detection in log streams using embedding similarity
- Log clustering and pattern discovery at scale
- Generating human-readable explanations from raw log sequences
Intelligent Alerting and Incident Enrichment
- Alert correlation and deduplication with semantic understanding
- Automated incident context gathering from runbooks, past incidents, and docs
- Smart alert routing based on content understanding and team expertise
- Reducing alert fatigue with AI-driven noise reduction
AI-Assisted Root Cause Analysis
- Hypothesis generation from multi-source telemetry correlation
- Evidence chaining: connecting symptoms across metrics, logs, and traces
- Guided troubleshooting with interactive AI diagnosis sessions
- Building a root cause analysis agent with progressive investigation
Automated Incident Response and Communication
- Generating incident summaries and status updates from telemetry
- Automated postmortem drafting with timeline reconstruction
- Stakeholder communication tailored to technical and executive audiences
- Runbook suggestion and automated remediation recommendations
ML for Observability
- Time-series forecasting for capacity planning and anomaly prediction
- Foundation models for zero-shot anomaly detection on metrics
- Embedding-based service dependency mapping and topology discovery
- Training and deploying lightweight ML models alongside observability pipelines
Production Deployment and Ethics
- Latency and cost considerations for real-time AI observability
- Data privacy: ensuring LLMs do not leak sensitive telemetry
- Human oversight: when AI diagnosis needs operator validation
- Measuring impact: MTTD, MTTR, and on-call experience metrics
Requerimientos
- Experience with observability tools such as Prometheus, Grafana, Datadog, or OpenTelemetry.
- Familiarity with log management and metrics concepts.
- Basic Python scripting for data processing.
Audience
- SRE and observability engineers adopting AI-enhanced tooling.
- Platform engineers building next-generation monitoring pipelines.
- DevOps leads evaluating LLM integration into incident workflows.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones en profundidad.
- Amplia práctica manual y ejercicios guiados.
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Opciones de personalización del curso
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- Instalar y configurar Google Antigravity.
- Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
- Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
- Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos de proyectos.
Formato del curso
- Explicaciones del instructor apoyadas por demostraciones en tiempo real.
- Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de los agentes.
- Exploración práctica de las características principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si requiere una versión personalizada de esta capacitación, contáctenos para organizar un programa adaptado a sus necesidades.
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- Crear agentes que interactúen con aplicaciones web desde una interfaz de navegador.
- Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo entre diferentes contextos del navegador.
- Validar y solucionar problemas del comportamiento de los agentes en entornos impulsados por la interfaz de usuario (UI).
- Implementar estrategias de automatización multiplataforma mediante Antigravity.
Formato del curso
- Instrucción guiada apoyada por demostraciones prácticas.
- Actividades prácticas y ejercicios basados en escenarios reales.
- Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.
Opciones de personalización del curso
- Para requerimientos de formación personalizada, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos específicos.
Construcción de Agentes de IA Totalmente Gestionados con AgentCore: Desde el Concepto hasta la Producción
14 HorasAgentCore simplifica el proceso de creación, mejora y supervisión de agentes de IA totalmente gestionados, ofreciendo un conjunto unificado de servicios diseñados específicamente para su despliegue a gran escala.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a practicantes con conocimientos básicos e intermedios que deseen adquirir experiencia práctica en la creación de agentes de IA listos para producción utilizando AgentCore.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender las capacidades principales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes de IA simples mediante servicios gestionados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad de los agentes.
- Desplegar y supervisar agentes de IA en entornos de producción.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos con servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados que abarcan desde el concepto del agente hasta su despliegue.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Desarrollo de Agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta capacitación presencial impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que desean construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con modelos de lenguaje grandes (LLM) y APIs externas.
- Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
- Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
- Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las características del framework de Mastra.
Depuración, Evaluación y Aseguramiento de Calidad para Agentes de IA con Mastra
21 HorasMastra es un marco de trabajo que ofrece herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la fiabilidad de los agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.
Esta formación presencial con instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
- Evaluar agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia y puntajes de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva y las alucinaciones.
- Diseñar estrategias de Aseguramiento de Calidad (QA) para garantizar un desempeño consistente y predecible en los agentes.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
- Análisis en laboratorio en vivo del comportamiento de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Los escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y los métodos de QA específicos por industria pueden organizarse bajo petición.
Mastra Ops & Ingenería de Producción: Despliegue y Escalado de Agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para optimizar el despliegue, el escalado y la gestión del ciclo de vida de agentes de IA en entornos de producción.
Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan implementar agentes de IA de manera fiable y eficiente en sistemas de producción.
Al finalizar esta formación, los participantes estarán capacitados para:
- Desplegar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y de grado productivo.
- Escalar los agentes horizontal y verticalmente utilizando las primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para monitorear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar las configuraciones en tiempo de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de despliegue.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de Personalización del Curso
- Se puede personalizar los temas, los laboratorios prácticos o los escenarios específicos de la industria bajo solicitud.
Automación de Flujos de Trabajo con Mastra y Orquestación Multi-Agente
21 HorasMastra es un framework que permite la automatización avanzada de flujos de trabajo y la coordinación entre múltiples agentes de IA en sistemas distribuidos.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales con conocimientos intermedios que deseen diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo multi-agente a gran escala.
Al completar esta formación, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:
- Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
- Coordinar múltiples agentes que ejecutan tareas en paralelo o con dependencias entre sí.
- Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de orquestación para mejorar la fiabilidad, el rendimiento y la eficiencia de la automatización.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo con contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Esquemas personalizados de automatización, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo disponibles bajo solicitud.
Gestión de flujos de trabajo de agentes en Google Antigravity: Orquestación, planificación y artefactos
14 HorasGoogle Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes, utilizada para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo de codificación y automatización impulsados por IA.
Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo con múltiples agentes dentro de Google Antigravity.
Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las habilidades para:
- Configurar responsabilidades de agentes y canales de orquestación en la interfaz del Administrador.
- Generar e interpretar artefactos de Antigravity, incluidas listas de tareas, planes, registros y grabaciones del navegador.
- Implementar estrategias de verificación para garantizar que las acciones de los agentes sean transparentes y auditables.
- Optimizar la colaboración entre múltiples agentes para tareas complejas de desarrollo y operaciones.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
- Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos reales de flujos de trabajo.
- Experimentación práctica dentro de un espacio de trabajo Antigravity en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita una versión personalizada de este curso, comuníquese con nosotros para discutir las opciones de personalización.
Pruebas y verificación de código impulsado por agentes: Aseguramiento de la calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity es un marco de trabajo que representa flujos de desarrollo avanzados impulsados por agentes.
Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por agentes de IA que operan dentro de entornos impulsados por Antigravity.
Al completar esta capacitación, los participantes podrán:
- Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
- Utilizar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por agentes.
- Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad de los agentes de manera efectiva.
- Aplicar principios de aseguramiento de calidad (QA) y seguridad para garantizar la fiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.
Formato del curso
- Briefings técnicos guiados por el instructor y discusiones grupales.
- Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
- Pruebas y validación prácticas dentro de un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Está disponible la adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas bajo solicitud.