Corso di formazione AIOps in Action: Predizione degli Incidenti e Automazione dell'Analisi delle Cause Radici

Introduzione all'AIOps Predittivo

• Panoramica sull'analisi predittiva nelle operazioni IT
• Fonti di dati per la predizione (log, metriche, eventi)
• Concetti chiave nella previsione delle serie temporali e negli schemi di anomalia

Progettazione di Modelli di Predizione degli Incidenti

• Etichettatura degli incidenti storici e del comportamento di sistema
• Scelta e addestramento dei modelli (es. LSTM, Random Forest, AutoML)
• Valutazione delle prestazioni del modello e gestione dei falsi positivi

Raccolta dei Dati e Ingegneria delle Caratteristiche

• Acquisizione e allineamento di dati log e metrici per l'input dei modelli
• Estrazione delle caratteristiche da dati strutturati e non strutturati
• Gestione del rumore e dei dati mancanti nelle pipeline operative

Automazione dell'Analisi delle Cause Radici (RCA)

• Correlazione basata su grafico di servizi e infrastruttura
• Utilizzo del ML per dedurre le cause radici probabili dalle catene di eventi
• Visualizzazione della RCA con dashboard basate sulla topologia

Risoluzione e Automazione dei Flussi di Lavoro

• Integrazione con piattaforme di automazione (es. Ansible, Rundeck)
• Attivazione di rollback, riavvi o ridirezione del traffico
• Audit e documentazione degli interventi automatizzati

Scalabilità delle Pipeline AIOps Intelligenti

• MLOps per l'osservabilità: riaddestramento e versionamento dei modelli
• Esecuzione delle previsioni in tempo reale su nodi distribuiti
• Best practice per l'implementazione di AIOps negli ambienti di produzione

Casi di Studio e Applicazioni Pratiche

• Analisi di dati di incidenti reali utilizzando modelli AIOps predittivi
• Implementazione di pipeline RCA con dati sintetici e di produzione
• Revisione di casi d'uso industriali: guasti cloud, instabilità dei microservizi, degrado della rete

Riepilogo e Prossimi Passi