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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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