Struttura del corso

Progettazione di un'Architettura Aperta AIOps

  • Panoramica dei componenti chiave nelle pipeline aperte AIOps
  • Flusso dati da ingegnezza agli avvisi
  • Confronto degli strumenti e strategia di integrazione

Raccolta e Aggregazione Dati

  • Ingestione di dati time-series con Prometheus
  • Cattura dei log con Logstash e Beats
  • Normalizzazione dei dati per la correlazione tra fonti diverse

Creazione di Dashboard di Osservabilità

  • Visualizzazione delle metriche con Grafana
  • Crea dashboard Kibana per l'analisi dei log
  • Utilizzo delle query Elasticsearch per estrarre le见解结束过早,我将继续完成翻译任务:

    creare insights operativi.

    • Esportazione di dati di osservabilità nelle pipeline Python
    • Addestramento dei modelli ML per la rilevazione delle anomalie e il forecasting
    • Deployment dei modelli per l'inferenza in tempo reale nella pipeline di osservabilità

    Avvisi ed Automazione con Strumenti Aperti

    • Crea regole d'avviso Prometheus e routing di Alertmanager
    • Scatenamento di script o flussi API per auto-responsion
    • Utilizzo di strumenti di orchestrazione open-source (ad esempio, Ansible, Rundeck)

    Considerazioni sull'Integrazione e la Scalabilità

    • Gestione dell'ingestion ad alta frequenza ed archiviazione a lungo termine
    • Sicurezza e controllo di accesso nelle stack open-source
    • Scaling delle varie fasi indipendentemente: ingestion, elaborazione, avvisi

    Applicazioni Real-World ed Estensioni

    • Casi studio: ottimizzazione della performance, prevenzione degli outages e ottimizzazione dei costi
    • Estendere le pipeline con strumenti di tracciamento o grafi del servizio
    • Best practices per la gestione e manutenzione delle AIOps in produzione

    Riepilogo ed Azioni Successive

Requisiti

  • Esperienza con strumenti di osservabilità come Prometheus o ELK
  • Conoscenza pratica di Python e fondamenti di machine learning
  • Comprensione delle operazioni IT e dei workflow di avviso

Pubblico Obiettivo

  • Ingegneri di affidabilità del sito avanzati (SREs)
  • Ingegneri dati che lavorano nelle operazioni
  • Lead delle piattaforme DevOps e architetti infrastruttura
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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