Curso de AIOps con Vertex AI para Empresas — Observabilidad

Qué es Vertex AI y sus componentes principales

Servicios gestionados vs. modelos personalizados

Integración con BigQuery y Dataflow

Uso de AutoML para modelos rápidos

APIs pre-entrenadas aplicables a AIOps

Creación de datasets en Vertex AI

Entrenamiento y despliegue de modelos

Monitorización del rendimiento de modelos

Gestión de versiones en Vertex AI

Ejemplos de aplicación práctica en operaciones

Concepto de observabilidad más allá del monitoreo

Integración de Cloud Monitoring y Cloud Logging

Métricas clave en la infraestructura

Creación de alertas avanzadas

Uso de traces y profiling para aplicaciones

Exportación de datos a BigQuery para análisis

Dashboards personalizados en Cloud Monitoring

Integración con herramientas de terceros (Grafana, Prometheus)

Modelos de IA para detección de anomalías

Casos prácticos de observabilidad predictiva

Concepto de automatización inteligente

Integración con Cloud Functions

Uso de Pub/Sub para eventos automáticos

Ejecución de pipelines de Vertex AI con Cloud Composer

Flujos de trabajo con Dataflow y Vertex AI

Automatización de escalado de recursos

Casos de respuesta automática a incidentes

Diseño de procesos de auto-remediación

Validación y control en automatizaciones críticas

Buenas prácticas en gobernanza de automatización

Importancia del análisis predictivo en operaciones

Modelos de predicción de fallos en Vertex AI

Identificación de patrones en métricas históricas

Prevención de saturación en recursos cloud

Predicción de consumo de CPU, RAM y almacenamiento

Análisis de logs para detectar problemas futuros

Creación de modelos de predicción en BigQuery ML

Validación de predicciones en entornos reales

Integración de alertas predictivas con Monitoring

Casos de éxito en predicción de incidencias

Recolección de logs en Cloud Logging

Normalización de datos para modelos de IA

Detección de anomalías en logs

Uso de Pub/Sub para transmisión en tiempo real

Enriquecimiento de logs con datos adicionales

Procesamiento de eventos con Dataflow

Análisis semántico de logs con IA

Integración con Vertex AI para clasificación automática

Ejemplos de pipelines de eventos críticos

Visualización de resultados en dashboards

Qué son anomalías en sistemas IT

Métodos estadísticos vs. IA para detección

Aplicación de AutoML en Vertex AI para anomalías

Integración con métricas de Cloud Monitoring

Identificación de patrones fuera de lo común

Priorización de anomalías según impacto

Casos prácticos en redes y seguridad

Automatización de respuestas a anomalías

Limitaciones de la detección de anomalías

Métricas de efectividad en la detección

Modelos supervisados aplicados a incidencias

Aprendizaje no supervisado en detección de fallos

Aplicaciones de clustering en métricas de sistemas

Modelos de clasificación de errores

Predicción de disponibilidad de servicios

Modelos de regresión para tiempos de respuesta

Detección de correlaciones entre métricas

Validación cruzada de modelos de ML

Uso de Vertex Pipelines para ML Ops

Casos de ML aplicado a operaciones en producción

Qué significa AIOps para DevOps y SRE

Integración en pipelines de CI/CD

Uso de alertas inteligentes en despliegues

Automatización de validaciones post-deploy

Retroalimentación continua con observabilidad

Integración de Vertex AI en prácticas SRE

Balance entre automatización y control humano

Detección temprana de fallos en despliegues

Casos prácticos en SRE con AIOps

Beneficios para la cultura DevOps

Optimización de recursos cloud con IA

Predicción de costes en Google Cloud

Modelos para estimar consumos futuros

Automatización de apagado de recursos ociosos

Análisis de gasto en BigQuery y Vertex AI

Identificación de ineficiencias en proyectos

Integración con Billing Reports de GCP

Simulaciones de escenarios de costes

Alertas de sobrecostes basadas en IA

Buenas prácticas en optimización financiera

Riesgos de seguridad en automatización

Cumplimiento normativo en entornos cloud

Control de accesos en Vertex AI y GCP

Monitorización de auditorías automáticas

Uso de IA para detectar amenazas internas

Integración con Chronicle Security

Casos de uso de IA en ciberseguridad

Estrategias de segmentación y roles

Checklist de seguridad en AIOps

Buenas prácticas de compliance en GCP

Introducción a la IA generativa aplicada a operaciones

Generación de documentación técnica automática

Uso de LLMs para explicar incidencias

Creación de resúmenes de incidentes

Integración con Vertex AI Generative AI Studio

Casos de chatbots internos para soporte IT

Aplicaciones en formación y capacitación

Limitaciones actuales de la IA generativa

Beneficios en la comunicación de incidentes

Ejemplos de casos reales

Definición de roles y responsabilidades

Documentación de flujos de AIOps

Políticas internas de uso de IA

Control de versiones de modelos y pipelines

Estrategias de mejora continua

Supervisión de costes y beneficios

Gestión del ciclo de vida de modelos

Auditoría de resultados en AIOps

Checklist de gobernanza corporativa

Casos de fallo y aprendizajes

Cómo medir el ROI en AIOps

Métricas clave de éxito en proyectos

Reducción de MTTR (Mean Time To Repair)

Impacto en la disponibilidad de servicios

Ahorro de costes en operaciones

Mejora en satisfacción de usuarios internos

Medición de precisión de modelos de IA

Comparación de procesos antes y después

Herramientas para seguimiento de KPIs

Buenas prácticas de medición en AIOps

Selección de un caso real de operaciones

Creación de un dataset en Vertex AI

Entrenamiento de modelo predictivo

Integración con Cloud Monitoring y Logging

Automatización de respuesta con Cloud Functions

Implementación de detección de anomalías

Creación de dashboards en Monitoring

Validación de resultados en entorno real

Presentación de beneficios obtenidos

Plan de mejora continua en AIOps