Curso de AIOps na Prática: Previsão de Incidentes e Automação da Análise de Causa Raiz

Introdução ao AIOps Preditivo

• Visão geral da análise preditiva nas operações de TI
• Fontes de dados para predição (logs, métricas, eventos)
• Conceitos-chave em previsão de séries temporais e padrões de anomalia

Projetando Modelos de Previsão de Incidentes

• Rótulos para incidentes históricos e comportamento do sistema
• Escolha e treinamento de modelos (ex.: LSTM, Random Forest, AutoML)
• Avaliação do desempenho do modelo e tratamento de falsos positivos

Coleta de Dados e Engenharia de Características

• Ingestão e alinhamento de dados de logs e métricas para entrada no modelo
• Extração de características de dados estruturados e não estruturados
• Tratamento de ruído e dados ausentes em pipelines operacionais

Automatizando a Análise de Causa Raiz (RCA)

• Correlação baseada em grafo de serviços e infraestrutura
• Uso de ML para inferir causas raiz prováveis a partir de cadeias de eventos
• Visualização de RCA com dashboards conscientes da topologia

Correção e Automação de Fluxos de Trabalho

• Integração com plataformas de automação (ex.: Ansible, Rundeck)
• Acionamento de rollbacks, reinícios ou redirecionamento de tráfego
• Auditoria e documentação de intervenções automatizadas

Escalando Pipelines Inteligentes de AIOps

• MLOps para observabilidade: re-treinamento e versionamento de modelos
• Execução de previsões em tempo real em nós distribuídos
• Boas práticas para implantação de AIOps em ambientes de produção

Estudos de Caso e Aplicações Práticas

• Análise de dados reais de incidentes usando modelos preditivos de AIOps
• Implantação de pipelines de RCA com dados sintéticos e de produção
• Revisão de casos de uso da indústria: falhas em nuvem, instabilidade de microsserviços, degradação de rede

Resumo e Próximos Passos