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Programa do Curso
O Cenário da Observabilidade com IA
- De painéis a conversas: a mudança para uma observabilidade aumentada por IA
- Capacidades de LLM relevantes para observabilidade: resumo, raciocínio, correspondência de padrões
- Padrões de arquitetura: integrar IA às pilhas existentes de observabilidade
Consulta de Telemetria em Linguagem Natural
- Texto para PromQL: traduzir linguagem natural em consultas de monitoramento
- Consulta em linguagem natural para Elasticsearch, OpenSearch e Loki (armazenamentos de logs)
- Geração de SQL a partir de linguagem natural para telemetria estruturada
- Construção de um agente assistente de consultas com uso de ferramentas e consciência contextual
Análise de Logs Impulsionada por LLMs
- Análise automatizada e estruturação de logs com LLMs
- Detecção de anomalias em fluxos de logs usando similaridade por embeddings
- Agrupamento de logs e descoberta de padrões em larga escala
- Geração de explicações legíveis a partir de sequências brutas de logs
Alertas Inteligentes e Enriquecimento de Incidentes
- Correlação e deduplicação de alertas com compreensão semântica
- Agregação automatizada de contexto do incidente a partir de manuais de operação, incidentes anteriores e documentação
- Roteamento inteligente de alertas com base na compreensão do conteúdo e na expertise da equipe
- Redução da fadiga de alertas através da redução de ruído orientada por IA
Análise de Causa Raiz Assistida por IA
- Geração de hipóteses a partir da correlação de telemetria multi-fonte
- Encadeamento de evidências: conectar sintomas entre métricas, logs e traces
- Solução guiada de problemas com sessões de diagnóstico interativo por IA
- Construção de um agente de análise de causa raiz com investigação progressiva
Resposta Automatizada a Incidentes e Comunicação
- Geração de resumos de incidentes e atualizações de status a partir da telemetria
- Rascunho automatizado de pós-incidente com reconstrução de cronologia
- Comunicação adaptada para públicos técnicos e executivos
- Sugestão de manuais de operação e recomendações de remediação automatizada
ML para Observabilidade
- Previsão de séries temporais para planejamento de capacidade e previsão de anomalias
- Modelos fundamentais para detecção de anomalias com zero-shot em métricas
- Mapeamento de dependência de serviços e descoberta de topologia baseados em embeddings
- Treinamento e implantação de modelos leves de ML ao lado dos pipelines de observabilidade
Implantação em Produção e Ética
- Considerações de latência e custo para observabilidade em tempo real baseada em IA
- Privacidade dos dados: garantir que LLMs não vazem telemetria sensível
- Supervisão humana: quando o diagnóstico por IA necessita de validação por operadores
- Avaliação de impacto: medição do MTTD, MTTR e métricas da experiência de plantão
Requisitos
- Experiência com ferramentas de observabilidade como Prometheus, Grafana, Datadog ou OpenTelemetry.
- Conhecimento sobre conceitos de gerenciamento de logs e métricas.
- Noções básicas de script em Python para processamento de dados.
Público-Alvo
- Engenheiros de SRE e observabilidade que estão adotando ferramentas aprimoradas por IA.
- Engenheiros de plataforma que constroem pipelines de monitoramento de próxima geração.
- Líderes de DevOps avaliando a integração de LLMs nos fluxos de trabalho de incidentes.
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
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- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
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