Operaciones autónomas con agentes de IA

Esta formación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visibilidad y SRE que desean integrar LLM e IA en sus flujos de trabajo de monitorización, alertas y análisis de incidentes.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que llevan a fallas del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multi fuente.
• Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Numerosos 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, contáctenos para coordinar los detalles.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, particularmente en áreas como el monitoreo, la detección de incidentes y la 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 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 AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar 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 a incidentes automáticamente.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

Una pipeline de AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar una pipeline completa de AIOps utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos personalizados de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando exclusivamente componentes de código abierto.
• Recolectar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y rastros (traces).
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar las alertas y las acciones de remediación mediante herramientas de código abierto.

Formato del curso

• Clase interactiva y sesiones de discusión.
• Numerosos ejercicios y actividades 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.

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

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos de trabajo operativos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura de AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por inteligencia artificial.
• Automatizar la detección de incidentes, su priorización y la respuesta con flujos de trabajo nativos y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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 coordinarla.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad a través de 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 la predicción (forecasting).
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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, contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir canales operativos robustos para aplicaciones impulsadas por LLM a gran escala.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.