Operaciones autónomas con agentes de IA

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, alertas y análisis de incidentes.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se utiliza cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA por sus siglas en inglés), con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de TI que deseen implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar los procesos de alerta y remediación en las plataformas existentes.
• Implementar y escalar flujos de trabajo inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

AIOps (Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, particularmente en las áreas de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que desean implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de las alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas de AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar las causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder automáticamente a incidentes.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Una canalización AIOps construida íntegramente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, la detección de anomalías y la alerta inteligente en entornos de producción.

Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar una canalización AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos personalizados de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y rastreados.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías e predecir incidentes.
• Automatizar la alerta y la remediación utilizando herramientas de código abierto.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Gran cantidad de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades poderosas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en sus pilares de observabilidad y flujos operativos existentes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
• Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
• Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta utilizando flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (Tiempo Medio de Reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas capacidades al proporcionar predicciones e inteligencia estratégica para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad con nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante el uso de Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad entre sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y predicciones (forecasting).
• Construir reglas inteligentes de alertas basadas en información predictiva.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a escala.

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques dirigidos a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.