Operaciones autónomas con agentes de IA

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de observabilidad y SRE que desean integrar LLMs e IA en sus flujos de trabajo de monitoreo, 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, por sus siglas en inglés) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar su resolución.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI avanzados que desean implementar análisis predictivo, automatizar la corrección y diseñar flujos de trabajo inteligentes para el análisis de causa raíz utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de análisis de causa raíz basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alerta y corrección en plataformas existentes.
• Desplegar y escalar flujos de trabajo AIOps inteligentes en entornos de producción.

Formato del curso

• Lecciones y debates interactivos.
• 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

La 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 las áreas de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo con instructores (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 formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas de AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y rastros 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 los incidentes.

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 coordinar los detalles.

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

Esta formación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar una canalización AIOps end-to-end utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de ML personalizados.

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 rastros.
• Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar la alertas y la remediación utilizando herramientas abiertas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Numerosos ejercicios y práctica intensiva.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros 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 presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos operativos.

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 y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
• Automatizar la detección de incidentes, su priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de recuperación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Muchas ejercicios y práctica continua.
• 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 (ML) mejora estas herramientas con predicciones e ideas inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

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

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en 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 predicción.
• Crear reglas de alerta inteligentes basadas en ideas predictivas.

Formato del curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (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 gran escala.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques dirigidos a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.