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 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 RCA
• Trazado de problemas a través de capas con herramientas de trazas distribuidas

Automatización y remediación

• Disparación de scripts o flujos de trabajo automatizados desde incidentes
• Integración con sistemas ITSM (ServiceNow, Jira)
• Casos de uso: auto-cicatrización, escalado, redirección de tráfico

Plataformas de AIOps de código abierto y comerciales

• Panorama de herramientas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
• Criterios de evaluación para seleccionar una plataforma de AIOps
• Demostración y práctica con un stack seleccionado

Resumen y próximos pasos