Kurzusleírás

Bevezetés az AIOps-ba nyílt forráskódú eszközökkel

  • Az AIOps fogalmak és előnyeinek áttekintése
  • A Prometheus és Grafana a megfigyelhetőségi stackben
  • A gépi tanulás szerepe az AIOps-ban: prediktív vs. reaktív elemzés

A Prometheus és Grafana beállítása

  • A Prometheus telepítése és konfigurálása idősoros adatok gyűjtéséhez
  • Irányítópultok létrehozása a Grafanában valós idejű metrikák használatával
  • Exportálók, címkézés és szolgáltatásfelderítés felfedezése

Adatfeldolgozás a gépi tanuláshoz

  • Prometheus metrikák kinyerése és átalakítása
  • Adathalmazok előkészítése anomália detekcióra és előrejelzésre
  • A Grafana átalakításainak vagy Python folyamatok használata

Gépi tanulás alkalmazása anomália detekcióra

  • Alapvető ML modellek kiugró értékek detektálására (pl. Isolation Forest, One-Class SVM)
  • Modellek betanítása és kiértékelése idősoros adatokon
  • Anomáliák vizualizációja Grafana irányítópultokon

Metrikák előrejelzése gépi tanulással

  • Egyszerű előrejelzési modellek létrehozása (ARIMA, Prophet, LSTM bevezetés)
  • Rendszerterhelés vagy erőforrás-használat előrejelzése
  • Előrejelzések használata korai riasztásra és skálázási döntésekhez

Gépi tanulás integrálása riasztásokkal és automatizálással

  • Riasztási szabályok definiálása ML kimenetek vagy küszöbértékek alapján
  • Az Alertmanager és értesítés-útválasztás használata
  • Szkriptek vagy automatizációs munkafolyamatok indítása anomália detekciókor

AIOps skálázása és üzemeltetése

  • Külső megfigyelhetőségi eszközök integrálása (pl. ELK stack, Moogsoft, Dynatrace)
  • ML modellek üzemeltetése megfigyelhetőségi folyamatokban
  • Ajánlott eljárások AIOps skálázáshoz

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Rendszermegfigyelés és megfigyelhetőség fogalmak ismerete
  • Tapasztalat a Grafana vagy Prometheus használatában
  • Ismeret a Pythonban és az alapvető gépi tanulási elvekről

Közönség

  • Megfigyelhetőségi mérnökök
  • Infrastruktúra és DevOps csapatok
  • Megfigyelő platform architektok és site reliability engineers (SRE-k)
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák