AIOps a gyakorlatban: Incidens-előrejelzés és kiváltó okok automatizálása Képzés

Bevezetés a prediktív AIOps világába

• A prediktív elemzés áttekintése az IT-üzemeltetésben
• Előrejelzéshez használt adatforrások (naplók, metrikák, események)
• Az idősoros előrejelzés és az anomáliamintázatok kulcsfogalmai

Incidens-előrejelző modellek tervezése

• Korábbi incidensek és rendszerviselkedés címkézése
• Modellek kiválasztása és betanítása (pl. LSTM, Random Forest, AutoML)
• Modellteljesítmény értékelése és téves riasztások kezelése

Adatgyűjtés és jellemzőtervezés (feature engineering)

• Napló- és metrikaadatok betöltése és összehangolása a modellbemenethez
• Jellemzők kinyerése strukturált és strukturálatlan adatokból
• Zaj és hiányzó adatok kezelése üzemeltetési folyamatokban

A kiváltó okok elemzésének (RCA) automatizálása

• Szolgáltatások és infrastruktúra gráf alapú korrelációja
• Gépi tanulás alkalmazása a valószínű kiváltó okok következtetésére eseményláncokból
• RCA megjelenítése topológiatudatos irányítópultokkal

Hibaelhárítás és munkafolyamat-automatizálás

• Integráció automatizálási platformokkal (pl. Ansible, Rundeck)
• Visszaállítások, újraindítások vagy forgalomátirányítás kiváltása
• Automatizált beavatkozások auditálása és dokumentálása

Intelligens AIOps-folyamatok skálázása

• MLOps a megfigyelhetőségért: újratanítás és modellverziózás
• Előrejelzések valós idejű futtatása elosztott csomópontokon
• Bevált gyakorlatok az AIOps éles környezetben történő telepítéséhez

Esettanulmányok és gyakorlati alkalmazások

• Valós incidensadatok elemzése prediktív AIOps-modellekkel
• RCA-folyamatok telepítése szintetikus és éles adatokkal
• Ipari felhasználási esetek áttekintése: felhőleállások, mikroszolgáltatás-instabilitás, hálózati teljesítményromlás

Összefoglalás és következő lépések