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 aprendizaje automático para la detección de anomalías
• Detección de incidentes en sistemas distribuidos

Alertas y reducción de ruido

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

Análisis de causa raíz y visualización

• Uso de tableros de control para visualizar métricas y detectar tendencias
• Exploración de eventos y líneas de tiempo para el análisis de causa raíz (RCA)
• Trazado de problemas entre capas con herramientas de trazabilidad distribuida

Automatización y remediación

• Activación de scripts o flujos de trabajo automatizados desde incidentes
• Integración con sistemas de ITSM (ServiceNow, Jira)
• Casos de uso: autocuración, escalado, reencaminamiento 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 un stack seleccionado

Resumen y próximos pasos