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Programa do Curso

Projetando uma Arquitetura de AIOps Aberta

  • Visão geral dos principais componentes em pipelines de AIOps abertos
  • Fluxo de dados da ingestão ao alerta
  • Comparação de ferramentas e estratégia de integração

Coleta e Agregação de Dados

  • Ingestão de dados de séries temporais com Prometheus
  • Captura de logs com Logstash e Beats
  • Normalização de dados para correlação entre fontes

Construindo Painéis de Observabilidade

  • Visualização de métricas com Grafana
  • Criação de painéis Kibana para análise de logs
  • Uso de consultas Elasticsearch para extrair insights operacionais

Detecção de Anomalias e Previsão de Incidentes

  • Exportação de dados de observabilidade para pipelines em Python
  • Treinamento de modelos de ML para detecção de outliers e previsão
  • Implantação de modelos para inferência ao vivo no pipeline de observabilidade

Alertas e Automação com Ferramentas Abertas

  • Criação de regras de alerta do Prometheus e roteamento do Alertmanager
  • Disparo de scripts ou fluxos de API para resposta automática
  • Uso de ferramentas de orquestração de código aberto (ex.: Ansible, Rundeck)

Considerações de Integração e Escalabilidade

  • Gestão de ingestão de alto volume e retenção a longo prazo
  • Segurança e controle de acesso em pilhas de código aberto
  • Escalonamento independente de cada camada: ingestão, processamento, alertas

Aplicações do Mundo Real e Extensões

  • Estudos de caso: ajuste de desempenho, prevenção de indisponibilidade e otimização de custos
  • Extensão de pipelines com ferramentas de rastreamento ou grafos de serviço
  • Boas práticas para executar e manter AIOps em produção

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência com ferramentas de observabilidade, como Prometheus ou ELK
  • Conhecimento prático de Python e fundamentos de aprendizado de máquina
  • Compreensão das operações de TI e fluxos de trabalho de alerta

Público-Alvo

  • Engenheiros de confiabilidade do site (SREs) avançados
  • Engenheiros de dados que atuam em operações
  • Líderes de plataforma DevOps e arquitetos de infraestrutura
 14 Horas

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