AIOps en Azure: Observabilidad Inteligente y Automatización
La persona acreditada es capaz de diseñar soluciones de observabilidad, análisis de telemetría, detección de anomalías y automatización operativa para el fortalecimiento de la continuidad operativa y la resiliencia de servicios tecnológicos, integrando servicios de Azure mediante el diseño, configuración y ejecución de pipelines AIOps que articulen métricas, logs, alertas, workflows y modelos básicos de IA, de manera detallada.
Criterios
Autonomía: Trabajar bajo la dirección general.
Influencia: Supervisar a otros o tomar decisiones que afectan el trabajo cotidiano asignado a individuos o fases de proyectos.
Complejidad: Realizar una gama de tareas, a veces complejas y no rutinarias, en una variedad de entornos.
Habilidad: Describir los conceptos fundamentales de AIOps y observabilidad en Azure.
Habilidad: Explicar el funcionamiento del análisis de datos operativos mediante Kusto Query Language (KQL) y su aplicación en la correlación de métricas, logs y detección de anomalías
Habilidad: Implementar soluciones guiadas de observabilidad y automatización operativa en Azure mediante la configuración de recursos, consultas KQL, alertas, dashboards y pipelines AIOps básicos.
Aprovechamiento: 16 horas lectivas más 29 horas de trabajo extraclase, para un total de 45 horas, que corresponden a 1 crédito.
Evaluación: Aprobar el curso con un promedio mayor o igual a 70 en la calificación final.
TI-711