Curs de pregatire Fundamentele AIOps: monitorizare, corelare și alerte inteligente

Introducere în AIOps

• Ce este AIOps și de ce contează
• Monitorizare tradițională vs. observabilitate bazată pe AIOps
• Arhitectura AIOps și componentele cheie

Colectarea și normalizarea datelor operaționale

• Tipuri de date de observabilitate: metrici, loguri și trace-uri
• Ingestia datelor din surse multiple (servere, containere, cloud)
• Utilizarea agenților și exporterelor (Prometheus, Beats, Fluentd)

Corelarea datelor și detecția anomaliilor

• Corelarea seriilor temporale și metode statistice
• Utilizarea modelelor ML pentru detecția anomaliilor
• Detectarea incidentelor în sisteme distribuite

Alertare și reducerea zgomotului

• Proiectarea regulilor și pragurilor inteligente de alertare
• Suprimarea, deduplicarea și gruparea alertelor
• Integrarea cu Alertmanager, Slack, PagerDuty sau Opsgenie

Analiza cauzei principale și vizualizare

• Utilizarea dashboard-urilor pentru a vizualiza metrici și a detecta tendințe
• Explorarea evenimentelor și a cronologiilor pentru RCA
• Urmărirea problemelor pe mai multe niveluri cu instrumente de distributed tracing

Automatizare și remediere

• Declanșarea scripturilor sau workflow-urilor automatizate în urma incidentelor
• Integrarea cu sisteme ITSM (ServiceNow, Jira)
• Cazuri de utilizare: self-healing, scalare, redirecționarea traficului

Platforme AIOps open source și comerciale

• Prezentarea instrumentelor: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
• Criterii de evaluare pentru selectarea unei platforme AIOps
• Demo și sesiune hands-on cu un stack selectat

Rezumat și pașii următori