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
• Ingestión 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, eliminación de duplicados y agrupación de alertas
• Integración con Alertmanager, Slack, PagerDuty u Opsgenie

Análisis de Causa Raíz y Visualización

• Uso de paneles de control para visualizar métricas y detectar tendencias
• Exploración de eventos y cronologías para el RCA (Análisis de Causa Raíz)
• Trazado de problemas a través de capas con herramientas de traza distribuida

Automatización y Remedación

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