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Programa do Curso

Designando uma Arquitetura Aberta AIOps

  • Visão geral dos componentes-chave em pipelines abertos AIOps
  • Fluxo de dados do processo de coleta até o alerta
  • Comparação e estratégia de integração de ferramentas

Coleta e Agregação de Dados

  • Coletando dados em série temporal com Prometheus
  • Capturando logs com Logstash e Beats
  • Normalizando os dados para correlação interfonte

Construindo Painéis de Observabilidade

  • Visualizando métricas com Grafana
  • Criando painéis Kibana para análise de logs
  • Usando consultas Elasticsearch para extrair insights operacionais

Detecção de Anomalias e Previsão de Incidentes

  • Exportando dados de observabilidade para pipelines Python
  • Treinamento de modelos ML para detecção de outliers e previsão
  • Deploying models for live inference in the observability pipeline

Alerta Automatizado e Automação com Ferramentas Abertas

  • Criando regras de alerta Prometheus e roteamento do Alertmanager
  • Acionando scripts ou fluxos de trabalho da API para resposta automática
  • Usando ferramentas de orquestração open-source (por exemplo, Ansible, Rundeck)

Considerações sobre Integração e Escalabilidade

  • Lidando com alta ingestão de volume e retenção a longo prazo
  • Segurança e controle de acesso em pilhas open-source
  • Escalando cada camada independentemente: coleta, processamento, alerta

Aplicações no Mundo Real e Extensões

  • Estudos de caso: otimização de desempenho, prevenção de tempo inativo e otimização de custos
  • Extendendo pipelines com ferramentas de rastreamento ou gráficos de serviços
  • Práticas recomendadas para execução e manutenção do AIOps em produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com ferramentas de observabilidade como Prometheus ou ELK
  • Conhecimento prático de Python e fundamentos de aprendizado de máquina
  • Compreensão das operações de TI e fluxos de trabalho de alertas

Público-alvo

  • Engenheiros avançados de confiabilidade do site (SREs)
  • Engenheiros de dados atuando em operações
  • Líderes de plataforma DevOps e arquitetos de infraestrutura
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.

  • Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
  • Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
  • Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
Investimento

Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 2600 € + VAT*

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(*O preço final pode variar dependendo da especialização técnica do curso, do nível de personalização, do método de entrega e do número de participantes)

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Próximas Formações Provisórias

Criando uma Pipeline AIOps com Ferramentas Open Source

2026-05-06 09:30
14 horas
Holiday Inn Porto - Gaia

Criando uma Pipeline AIOps com Ferramentas Open Source

2026-05-20 09:30
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Hotel Central Parque

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Four Points by Sheraton Matosinhos

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2026-06-17 09:30
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Hotel Real Oeiras

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Este treinamento, conduzido por instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais de TI avançados que desejam implementar análise preditiva, automação de remediação e design de fluxos de trabalho inteligentes de RCA usando ferramentas AIOps e modelos de aprendizado de máquina.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

  • Construir e treinar modelos de ML para detectar padrões que levam a falhas do sistema.
  • Automatizar fluxos de trabalho de RCA com base na correlação de logs e métricas de múltiplas fontes.
  • Integrar processos de alerta e remediação em plataformas existentes.
  • Implantar e escalar pipelines inteligentes AIOps em ambientes de produção.

Formato do Curso

  • Aula interativa e discussão.
  • Muitos exercícios e prática.
  • Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

  • Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

  • Entender os princípios e arquitetura das plataformas AIOps.
  • Correlacionar dados em logs, métricas e rastreamentos para identificar causas raiz.
  • Reduzir a fadiga de alertas através do filtragem inteligente e supressão de ruído.
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Formato do Curso

  • Aula interativa e discussão.
  • Muitos exercícios e prática.
  • Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

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Plataformas Enterprise AIOps com Splunk, Moogsoft e Dynatrace

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Plataformas empresariais AIOps como Splunk, Moogsoft e Dynatrace oferecem capacidades poderosas para detectar anomalias, correlacionar alertas e automatizar respostas em ambientes IT de grande escala.

Esta formação presencial ou online, conduzida por um instrutor, destina-se a equipes de TI empresariais intermediárias que desejam integrar ferramentas AIOps em sua pilha de observabilidade existente e fluxos de trabalho operacionais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

  • Configurar e integrar Splunk, Moogsoft e Dynatrace em uma arquitetura unificada AIOps.
  • Correlacionar métricas, logs e eventos em sistemas distribuídos usando análise impulsionada por IA.
  • Automatizar a detecção de incidentes, priorização e resposta com fluxos de trabalho integrados e personalizados.
  • Otimizar o desempenho, reduzir MTTR e melhorar a eficiência operacional em escala empresarial.

Formato do Curso

  • Aula interativa e discussão.
  • Muitos exercícios e prática.
  • Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização do Curso

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Implementando AIOps com Prometheus, Grafana e ML

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Prometheus e Grafana são ferramentas amplamente adotadas para observabilidade em infraestruturas modernas, enquanto a aprendizagem de máquina (ML) enriquece essas ferramentas com insights preditivos e inteligentes para automatizar decisões operacionais.

Este treinamento presencial ou online, conduzido por um instrutor, destina-se a profissionais intermediários de observabilidade que desejam modernizar sua infraestrutura de monitoramento ao integrar práticas AIOps usando Prometheus, Grafana e técnicas de ML.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

  • Configurar Prometheus e Grafana para observabilidade em sistemas e serviços.
  • Coletar, armazenar e visualizar dados de séries temporais de alta qualidade.
  • Aplicar modelos de aprendizagem de máquina para detecção de anomalias e previsão.
  • Criar regras inteligentes de alerta com base em insights preditivos.

Formato do Curso

  • Aula interativa e discussão.
  • Muitos exercícios e prática.
  • Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

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