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.

Recolección y normalización de datos operativos

• Tipos de datos de observabilidad: métricas, registros y trazas.
• Ingesta de datos desde 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 aprendizaje automático para la detección de anomalías.
• Detección de incidentes en sistemas distribuidos.

Alertas y reducción de ruido

• Diseño de reglas y umbrales de alerta inteligentes.
• 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 trazas distribuidas.

Automatización y remediación

• Activación de scripts o flujos de trabajo automatizados desde incidentes.
• Integración con sistemas ITSM (ServiceNow, Jira).
• Casos de uso: sanación automática (self-healing), escalado, redirigimiento de tráfico.

Plataformas de AIOps de código abierto y comerciales

• Visión general de herramientas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace.
• Criterios de evaluación para la selección de una plataforma de AIOps.
• Demostración y práctica con una pila seleccionada.

Resumen y próximos pasos