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Struttura del corso
Introduzione all'AIOps
- Cos'è l'AIOps e perché è così importante
- Differenze tra il monitoraggio tradizionale e l'osservabilità basata su AIOps
- Architettura generale delle soluzioni AIOps e i componenti principali
Raccolta e normalizzazione dei dati operativi
- Tipologie di dati utili all'osservabilità: metriche, log e tracce
- Integrazione di dati provenienti da svariate fonti (server, contenitori, cloud)
- Utilizzo di agenti ed esportatori come Prometheus, Beats e Fluentd
Correlazione dei dati e rilevamento delle anomalie
- Metodi statistici e correlazioni temporali per analizzare i dati in serie temporale
- Impiego di modelli di Machine Learning per individuare eventuali anomalie
- Rilevamento proattivo degli incidenti in sistemi distribuiti
Gestione e riduzione del rumore negli avvisi
- Progettazione di regole intelligenti per generare avvisi e definizione di soglie adatte
- Tecniche per sopprimere, deduplicare o raggruppare gli avvisi ridondanti
- Integrazione con sistemi come Alertmanager, Slack, PagerDuty e Opsgenie
Analisi delle cause radice e visualizzazione dei dati
- Impiego di dashboard per monitorare le metriche ed evidenziare trend interessanti
- Studio degli eventi cronologici per identificare più facilmente le cause dei problemi
- Utilizzo di strumenti specifici per effettuare il tracciamento distribuito delle problematiche
Automatizzazione e correzione autonoma dei problemi
- Attivazione automatica di script o flussi di lavoro in seguito alla rilevazione di un incidente
- Integrazione con piattaforme ITSM come ServiceNow e Jira
- Casistiche pratiche: sistemi in grado di auto-risanarsi, scalabilità dinamica e ridirezionamento del traffico
Piattaforme AIOps open source e commerciali
- Presentazione dei principali strumenti disponibili: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft e Dynatrace
- Criteri di valutazione utili per scegliere la piattaforma AIOps più idonea alle proprie esigenze
- Demo pratica e laboratori diretti con una delle soluzioni scelte
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base delle operazioni IT e dei concetti relativi al monitoraggio dei sistemi
- Esperienza nell'utilizzo di strumenti o dashboard per il monitoraggio
- Familiarità con i formati standard dei log e delle metriche
Destinatari
- Team operativi responsabili dell'infrastruttura e delle applicazioni
- Ingegneri di Affidabilità dei Sistemi (SRE)
- Squadre dedicate al monitoraggio e all'osservabilità IT
14 ore