Cursos de AIOps en Little Rock

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

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está destinado a ingenieros avanzados que desean construir y desplegar una canalización end-to-end de AIOps utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de IA personalizados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando solo componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de IA para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar alerta y remedición utilizando herramientas abiertas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Plataformas empresariales AIOps como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades poderosas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos IT a gran escala.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a equipos de IT empresariales intermedios que desean integrar herramientas AIOps en su pila de observabilidad existente y flujos de trabajo operativos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada AIOps.
• Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por IA.
• Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir MTTR e incrementar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchos 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.

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 causas raíz (RCA) para minimizar el tiempo inactivo y acelerar la resolución.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial), está diseñado para profesionales avanzados de TI que desean implementar análisis predictivos, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas actividades y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para programarlo.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar decisiones de operaciones.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios en observabilidad que desean modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 pronósticos.
• Crear reglas inteligentes de alertas basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchos 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, por favor contáctenos para programarla.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar e mejorar las operaciones de TI, especialmente en los campos de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales intermedios de operaciones de TI 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 este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios e infraestructura de plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
• Reducir la fatiga por 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

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.