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☁️ CloudOps AI Advisor

CloudOps AI Advisor es un proyecto educativo diseñado para aprender sobre arquitectura en la nube, automatización con infraestructura como código (IaC), funciones serverless (Lambda), monitoreo con CloudWatch y principios básicos de AIOps.

El objetivo es construir una base práctica para entender cómo los sistemas modernos pueden detectar y responder a anomalías de forma autónoma usando tecnologías de AWS.

🧠 Descripción general

Este sistema simula una arquitectura AIOps sencilla, enfocada en el monitoreo de métricas (como valores de sensores, consumo, rendimiento o KPIs técnicos) en tiempo real. Está diseñado para recibir valores dinámicos desde AWS, analizarlos y responder automáticamente si se detecta un comportamiento anómalo.

Todo se despliega usando Terraform, lo cual permite replicar la arquitectura de forma consistente, ya sea para fines de desarrollo, pruebas o aprendizaje individual.

El bucket de S3 está configurado para almacenar logs de auditoría de AWS CloudTrail. Estos registros permiten rastrear eventos administrativos como verificaciones de ACL y accesos, lo que mejora la transparencia y seguridad del sistema.

🎓 ¿Para qué fue creado?

Este proyecto no está orientado a producción, sino como ejercicio práctico para:

  • Aprender cómo se usan los servicios de AWS desde cero.
  • Comprender cómo funciona el monitoreo y análisis de eventos.
  • Familiarizarse con los flujos AIOps básicos.
  • Aplicar buenas prácticas de automatización y logging.
  • Construir un portafolio profesional con tecnologías modernas.

🔍 ¿Qué hace el agente inteligente?

El corazón del sistema es una función AWS Lambda escrita en Python, que actúa como un agente inteligente. Su comportamiento es el siguiente:

  • Recibe una métrica numérica como entrada (por ejemplo, 0.87).
  • Evalúa su valor contra un umbral configurable (ej. > 0.8).
  • Clasifica la métrica como normal o anómala.
  • Responde con un JSON indicando si se debe activar una alerta.
  • Registra logs estructurados en CloudWatch (info/warning/error).
  • (Fases futuras): el agente podrá proponer acciones o integrarse con flujos de remediación automatizada.

Tecnologías utilizadas

Categoría Tecnología
IaC Terraform
Nube AWS S3, Lambda, IAM, CloudWatch, CloudTrail
Lenguaje Python (para Lambda)
Seguridad GitHub Secret Scanning, Roles y políticas IAM
Automatización Git y GitHub

Arquitectura

Diagrama de la Estructura del Proyecto

Estructura del Proyecto

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