Curso de Especialización en observabilidad y AIOps con Dynatrace

La Especialización en Observabilidad y AIOps está diseñada para profesionales que buscan liderar estrategias de observabilidad, automatización y operación inteligente. Cubre correlación de señales, Kubernetes avanzado, inteligencia artificial, automatización y AppSec.

Este temario está diseñado como nivel experto, por encima de Associate y Professional, y cubre todo lo que un consultor avanzado necesita para operar entornos complejos, automatizar operaciones con IA y habilitar observabilidad end-to-end en organizaciones modernas.

Curso virtual / teleformación - 185 horas - 100% bonificable

Curso observabilidad Dynatrace - AIOps - Monitoreo inteligente - Optimización de rendimiento digital - Análisis en tiempo real - Automatización IT - Formación en observabilidad - Gestión proactiva de sistemas

Objetivos de la formación

• Diseñar estrategias de observabilidad end‑to‑end.
• Correlacionar métricas, logs y trazas con técnicas avanzadas.
• Utilizar Davis AI para predicción y análisis de causa raíz.
• Implementar observabilidad avanzada en Kubernetes.
• Integrar observabilidad en pipelines CI/CD (Quality Gates).
• Automatizar operaciones con AutomationEngine.
• Detectar vulnerabilidades mediante AppSec + observabilidad.
• Aplicar AIOps en entornos enterprise.

Dirigido a

• SRE (Site Reliability Engineers) que buscan automatizar operaciones con IA.
  
• Ingenieros DevOps senior que manejan Kubernetes, multi-cloud y microservicios complejos.
  
• Arquitectos cloud y enterprise architects que deben definir modelos globales de observabilidad.
  
• Equipos de ingeniería de grandes organizaciones que requieren observabilidad a escala.
  
• Profesionales que lideran la estrategia de observabilidad, resiliencia y performance en la empresa.
  
• Consultores expertos en optimización de sistemas, AIOps, AppSec y automatización.

Es el nivel experto, ideal para quienes desean implementar observabilidad corporativa, automatización inteligente (AIOps), calidad en CI/CD y estrategias end-to-end.

Contenido del Curso: Especialización en Observabilidad y AIOps con Dynatrace

1. Fundamentos avanzados de Observabilidad moderna

• Qué es la observabilidad real (más allá del monitoreo).

• Modelo de “3 señales” vs “5 señales”:

  • Métricas

  • Logs

  • Traces

  • Topologías/entidades

  • Experiencia del usuario

• Cómo encaja Dynatrace en el stack de observabilidad moderna.

• Observabilidad en sistemas distribuidos, contenedores y microservicios.

• Estándares actuales: OpenTelemetry, eBPF, W3C Trace Context.

2. Observabilidad Full-Stack en profundidad

Infraestructura

• Hosts físicos y virtuales.

• Nube híbrida: AWS, Azure, GCP.

• Recursos gestionados cloud (RDS, App Service, Functions, Lambda…).

Aplicaciones

• Microservicios distribuidos.

• Lenguajes e instrumentación profunda.

• Identificación de servicios, dependencias y flujos.

• PurePaths avanzados en entornos cloud-native.

Contenedores y Kubernetes

• Arquitecturas de observabilidad nativas de Kubernetes.

• Monitorización a nivel de:

  • Nodos

  • Pods

  • Namespaces

  • Ingress

  • Control plane

• Integración con sidecars, service mesh (Istio/Linkerd).

• Auto-discovery avanzado por Dynatrace OneAgent y eBPF.

3. Datos de Observabilidad: Normalización, enriquecimiento y correlación

• Cómo Dynatrace correlaciona automáticamente métricas, logs y trazas.

• Enriquecimiento avanzado de logs (parsing, pipelines, metadata).

• Data Explorer en modo avanzado:

  • Dimensiones, agregaciones, filtros dinámicos.

  • DQL (Dynatrace Query Language), si aplica (SaaS/futuro).

• Notebooks para análisis profundo y documentación interactiva.

• Priorización basada en impacto al negocio y SLOs.

4. AIOps con Dynatrace (Davis AI)

Motor de IA explicable

• Cómo Davis identifica automáticamente problemas.

• Algoritmos de detección: causal, topológico, contextual, conducta.

• Reducción real de ruido (noise reduction).

• Detección de anomalías basadas en comportamiento, no en umbrales.

Root Cause Analysis avanzado

• Análisis profundo de causas raíz en entornos distribuidos.

• Causas múltiples y dependencias no evidentes.

• Identificación de cuellos de botella en microservicios/k8s.

• Análisis de “blast radius” para entender impacto.

Predicción y prevención

• KPIs predictivos.

• Modelos de comportamiento.

• Detección temprana de degradaciones.

5. AIOps + CI/CD: Integración con pipelines

• Pruebas automáticas de calidad con observabilidad.

• “Quality Gates” basados en SLOs y métricas.

• Integración con pipelines:

  • Azure DevOps

  • GitHub Actions

  • Jenkins

  • GitLab

• Automatizaciones para rollback, approval gates y análisis de performance continuo.

6. Automatización avanzada con Dynatrace AutomationEngine

• Introducción al motor de automatización.

• Workflows inteligentes con IA.

• Automatización de tareas operativas:

  • Restart de servicios

  • Scaling automático

  • Gestión de incidentes

• Integraciones con:

  • PagerDuty

  • ServiceNow

  • Slack / Teams

  • Webhooks

• Observabilidad como plataforma para automatizar decisiones.

7. Seguridad y Observabilidad (SecOps + AppSec)

• Visión completa AppSec + observabilidad.

• Detección de vulnerabilidades en tiempo real:

  • Log4Shell, Spring4Shell, etc.

• Escaneo de librerías y dependencias.

• Protecciones de ejecución (RASP-like).

• Priorización de vulnerabilidades con IA.

• Integración con SIEM/SOAR corporativo.

8. Estrategias Enterprise de Observabilidad

• Cómo diseñar una estrategia de observabilidad a nivel compañía.

• Líneas maestras para integrar equipos DevOps, SRE, SecOps y Cloud.

• Gobernanza de datos y equipos.

• Gestión de acceso y permisos avanzados.

• Observabilidad multi-cluster, multi-nube y multi-entorno.

• Migración hacia un modelo DataOps + ObservabilityOps.

9. Casos de uso avanzados (enterprise & cloud-native)

• E-commerce de alto tráfico.

• Plataformas multicloud.

• Microservicios de banca/finanzas.

• Edge computing y IoT.

• Sistemas críticos y de alta disponibilidad.

• Observabilidad de APIs empresariales.

• Performance en tiempo real en streaming o gaming.

10. Laboratorios prácticos

• Deploy de observabilidad avanzada en un cluster Kubernetes.

• Configuración de pipelines de logs y enriquecimiento.

• Creación de dashboards multi-dimensionales.

• Análisis RCA de un problema grave simulado.

• Creación de un workflow automatizado con acciones basadas en IA.

• Integración de Dynatrace con un pipeline CI/CD y Quality Gates.

• Detección y priorización de vulnerabilidades.

Resultados esperados

Al finalizar esta especialización, el alumno podrá:

• Diseñar arquitecturas completas de observabilidad y AIOps.

• Implementar observabilidad avanzada en Kubernetes y microservicios.

• Correlacionar automáticamente métricas, logs, trazas y topologías.

• Utilizar Davis AI para análisis de causa raíz y predicción.

• Automatizar operaciones con workflows inteligentes.

• Integrar observabilidad en pipelines DevOps y QA continuo.

• Operar como SRE/Observability Engineer/AIOps Consultant de nivel senior.

*Nanfor no es un centro oficial de Dynatrace

Requisitos previos

• Haber completado Dynatrace Professional o equivalente.
• Experiencia en Kubernetes y arquitecturas microservicio.
• Conocimientos sólidos de cloud.
• Familiaridad con scripting/automatización.
• Conocimientos de pipelines DevOps.

Idioma

• Español / Inglés