De +80 alertas a 1 incidente con causa raíz
Formación intensiva y 100% práctica en AIOps: observabilidad, correlación de alertas, detección de anomalías con Machine Learning y auto-healing. Tu equipo construye y rompe un entorno real on-premise e híbrido con cloud, sesión a sesión.
Cada sesión dura 4 horas y sigue siempre la misma estructura
Arquitectura del problema del día y herramientas que vamos a usar.
Construcción e integración de las piezas sobre la máquina on-premise.
Quince minutos para desconectar antes del reto.
Inyectamos fallos reales para configurar detección, correlación o remediación.
Revisamos las métricas obtenidas: MTTR y reducción de ruido.
5 módulos, de cero a un entorno AIOps híbrido en producción
Cada módulo dura 4 horas: media hora de teoría aplicada y el resto, manos en el teclado.
Arquitectura AIOps aplicada (ingesta, correlación, ML y acción) y mapa de herramientas open-source.
Desplegamos con Docker Compose / k3s una app de microservicios (frontend, API, base de datos, cola de mensajes) junto a Prometheus, Grafana, OpenSearch y Alertmanager, más exporters de sistema y de aplicación.
Inyectamos fallos (saturación de red + caída de base de datos) que generan más de 80 alertas simultáneas, para medir tu línea base manual de MTTR y ruido.
Lo que necesita cada alumno (o pareja)
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