Курс за обучение по Изграждане на AIOps pipeline с инструменти с отворен код

Проектиране на отворена AIOps архитектура

• Преглед на ключовите компоненти в отворените AIOps pipelines
• Поток на данни от поглъщане до известяване
• Сравнение на инструменти и стратегия за интеграция

Събиране и агрегиране на данни

• Поглъщане на данни от времеви редове с Prometheus
• Улавяне на логове с Logstash и Beats
• Нормализиране на данни за корелация между източници

Изграждане на табла за наблюдаемост

• Визуализиране на метрики с Grafana
• Изграждане на Kibana табла за анализ на логове
• Използване на Elasticsearch заявки за извличане на оперативни прозрения

Откриване на аномалии и прогнозиране на инциденти

• Експортиране на данни за наблюдаемост към Python pipelines
• Обучение на ML модели за откриване на отклонения и прогнозиране
• Внедряване на модели за инференция на живо в pipeline за наблюдаемост

Известяване и автоматизация с отворени инструменти

• Създаване на Prometheus правила за известяване и маршрутизиране чрез Alertmanager
• Задействане на скриптове или API работни процеси за автоматичен отговор
• Използване на инструменти за оркестрация с отворен код (напр. Ansible, Rundeck)

Съображения за интеграция и мащабируемост

• Справяне с поглъщане на голям обем данни и дългосрочно съхранение
• Сигурност и контрол на достъпа в стекове с отворен код
• Независимо мащабиране на всеки слой: поглъщане, обработка, известяване

Реални приложения и разширения

• Казуси: настройка на производителността, предотвратяване на прекъсвания и оптимизиране на разходите
• Разширяване на pipelines с инструменти за трасиране или графи на услугите
• Най-добри практики за управление и поддръжка на AIOps в производство

Обобщение и следващи стъпки