Curs de pregatire Implementarea AIOps cu Prometheus, Grafana și ML

Introducere în AIOps cu instrumente open source

• Prezentare generală a conceptelor și beneficiilor AIOps
• Prometheus și Grafana în stack-ul de observabilitate
• Unde se integrează ML în AIOps: analize predictive vs. reactive

Configurarea Prometheus și Grafana

• Instalarea și configurarea Prometheus pentru colectarea datelor time series
• Crearea de dashboard-uri în Grafana folosind metrici în timp real
• Explorarea exporterelor, relabeling și service discovery

Preprocesarea datelor pentru ML

• Extragerea și transformarea metricilor din Prometheus
• Pregătirea seturilor de date pentru detecția anomaliilor și forecasting
• Utilizarea transformărilor din Grafana sau a pipeline-urilor Python

Aplicarea machine learning pentru detecția anomaliilor

• Modele ML de bază pentru detecția outlierilor (ex: Isolation Forest, One-Class SVM)
• Antrenarea și evaluarea modelelor pe date time series
• Vizualizarea anomaliilor în dashboard-urile Grafana

Forecasting-ul metricilor cu ML

• Construirea unor modele simple de forecasting (ARIMA, Prophet, introducere în LSTM)
• Predicția încărcării sistemului sau a utilizării resurselor
• Utilizarea predicțiilor pentru alertare timpurie și decizii de scalare

Integrarea ML cu alertarea și automatizarea

• Definirea regulilor de alertă bazate pe output-ul ML sau pe praguri
• Utilizarea Alertmanager și rutarea notificărilor
• Declanșarea de scripturi sau workflow-uri de automatizare la detecția anomaliilor

Scalarea și operaționalizarea AIOps

• Integrarea instrumentelor externe de observabilitate (ex: ELK stack, Moogsoft, Dynatrace)
• Operaționalizarea modelelor ML în pipeline-urile de observabilitate
• Best practices pentru AIOps la scară

Rezumat și pașii următori