AIOps alapok: Monitorozás, korreláció és intelligens riasztás Képzés

Bevezetés az AIOps-ba

• Mi az AIOps, és miért fontos
• Hagyományos monitorozás kontra AIOps-vezérelt megfigyelhetőség
• AIOps-architektúra és kulcsfontosságú összetevők

Üzemeltetési adatok gyűjtése és normalizálása

• A megfigyelhetőségi adatok típusai: metrikák, naplók és nyomkövetések
• Adatbevitel több forrásból (kiszolgálók, konténerek, felhő)
• Ügynökök és exportőrök használata (Prometheus, Beats, Fluentd)

Adatkorreláció és anomáliadetektálás

• Idősor-korreláció és statisztikai módszerek
• Gépi tanulási modellek használata anomáliadetektáláshoz
• Incidensek észlelése elosztott rendszerekben

Riasztás és zajcsökkentés

• Intelligens riasztási szabályok és küszöbértékek tervezése
• Elnyomás, duplikációmentesítés és riasztáscsoportosítás
• Integráció az Alertmanagerrel, Slackkel, PagerDutyval vagy Opsgenie-vel

Kiváltóok-elemzés és vizualizáció

• Irányítópultok használata a metrikák vizualizálására és trendek észlelésére
• Események és idővonalak vizsgálata kiváltóok-elemzéshez
• Problémák nyomon követése rétegeken át elosztott nyomkövetési eszközökkel

Automatizálás és helyreállítás

• Automatikus szkriptek vagy munkafolyamatok indítása incidensekből
• Integráció ITSM-rendszerekkel (ServiceNow, Jira)
• Használati esetek: öngyógyítás, skálázás, forgalomátirányítás

Nyílt forráskódú és kereskedelmi AIOps-platformok

• Eszközök áttekintése: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
• Értékelési szempontok AIOps-platform kiválasztásához
• Demó és gyakorlat egy kiválasztott rendszerrel

Összefoglalás és következő lépések