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Temario del curso
El panorama actual de la observabilidad con IA
- De los paneles de control a las interacciones conversacionales: el cambio hacia una observabilidad mejorada por IA.
- Capacidades de los modelos de lenguaje relevantes para la observabilidad: resumen, razonamiento y detección de patrones.
- Patrones arquitectónicos: cómo integrar la inteligencia artificial en sistemas de observabilidad ya existentes.
Consulta de datos telemetrícos mediante lenguaje natural
- De texto a PromQL: cómo traducir el lenguaje cotidiano en consultas de monitoreo.
- Consultas en lenguaje natural para bases de datos como Elasticsearch, OpenSearch y Loki.
- Generación automática de sentencias SQL a partir del lenguaje común para analizar telemetría estructurada.
- Diseño de un asistente de consultas basado en IA con capacidad para usar herramientas y comprender el contexto.
Análisis de registros impulsado por modelos de lenguaje
- Procesamiento automático y organización estructurada de los registros mediante IA.
- Detección de anomalías en secuencias de registros a través de similitud semántica entre embeddings.
- Agrupación de registros y detección escalable de patrones recurrenntes.
- Generación de explicaciones comprensibles para usuarios humanos a partir de series desordenadas de registros.
Alertas inteligentes y enriquecimiento de información sobre incidentes
- Correlación y eliminación de duplicados entre alertas mediante comprensión semántica.
- Obtención automática de contexto acerca del incidente a partir de guías operativas, informes previos y documentos técnicos.
- Enrutamiento inteligente de alertas basado en la interpretación del contenido y el conocimiento especializado del equipo.
- Reducción de sobrecarga por exceso de alertas gracias a filtrado automático realizado por IA.
Análisis de causas raíz con asistencia de IA
- Generación de hipótesis tras analizar correlaciones procedentes de múltiples fuentes de telemetría.
- Encadenamiento lógico de evidencias: cómo vincular manifestaciones observadas en métricas, registros y trazas.
- Troubleshooting guiado mediante sesiones interactivas con herramientas diagnósticas impulsadas por IA.
- Diseño de agentes especializados en análisis causal que progresan paso a paso en su investigación.
Respuesta automatizada a incidentes y comunicación empresarial
- Generación de resúmenes sobre el incidente y actualizaciones estandarizadas mediante datos telemetrícos.
- Diseño automático de borradores informativos post-incidente que reconstruyen cronológicamente los hechos.
- Elaboración de comunicados adaptados a audiencias técnicas y directivos corporativos por igual.
- Sugerencias de guías operativas e indicaciones para la corrección automática del problema detectado.
Aplicación de machine learning en el campo de la observabilidad
- Predicción de variaciones temporales útiles para planificación de capacidades y detección anticipada de anomalías.
- Modelos fundamentales capaces de identificar anomalías sin necesidad de entrenamiento previo en series de métricas.
- Mapeo automático de relaciones entre servicios a través del análisis semántico y generación de topologías.
- Entrenamiento e implementación simultánea de modelos ligeros basados en aprendizaje automático dentro de los flujos de observabilidad.
Implementación productiva y consideraciones éticas
- Límites prácticos en cuanto a latencia y coste para la puesta en marcha de sistemas observacionales con IA en tiempo real.
- Privacidad de datos: cómo impedir que los modelos divulguen información sensible contenida en los registros.
- Supervisión humana: cuándo es necesaria la validación del personal operativo para confirmar diagnósticos proporcionados por máquinas.
- Evaluación efectiva: indicadores clave como el tiempo de detección o resolución, así como aspectos que mejoran la productividad del equipo.
Requerimientos
- Experiencia previa con herramientas de observabilidad como Prometheus, Grafana, Datadog u OpenTelemetry.
- Conocimientos básicos sobre gestión de registros y conceptos relacionados con métricas.
- Habilidades básicas en programación Python para el procesamiento de datos.
Público objetivo
- Ingenieros SRE y especialistas en observabilidad que adoptan herramientas potenciadas por IA.
- Ingenieros de plataforma encargados de desarrollar sistemas de monitoreo de próxima generación.
- Líderes DevOps interesados en evaluar la integración de modelos de lenguaje en sus flujos de trabajo de respuesta a incidentes.
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
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