O un pipeline AIOps construit în totalitate cu instrumente open-source permite echipei să dezvolte soluții eficiente și flexibile pentru observabilitate, detectarea anomaliei și alertarea inteligentă în mediul de producție.
Această formare live (online sau pe locație), condusă de un instrucțurator, se adresează inginerilor avansați care doresc să construiască și să implementeze un pipeline AIOps de la început până la sfârșit folosind instrumente precum Prometheus, ELK, Grafana, și modele ML personalizate.
La finalul acestei forme, participanții vor putea:
- Să proiecteze o arhitectură AIOps folosind doar componente open-source.
- Să colecteze și să normalizeze date din jurnale, metrice și traseuri.
- Să aplicheze modele ML pentru detectarea anomalilor și predictia incidentelor.
- Să automateze alertarea și remedierea folosind instrumente open-source.
Formatul cursului
- Lecții interactive și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Pune în aplicare prin construirea unui laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.
Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source
Proiectarea unei Arhitecturi Open AIOps
- Pregătire generală a componentelor cheie din pipelinele open AIOps
- Fluxul de date de la încarcare până la alerta
- Comparativ al instrumentelor și strategia de integrare
Colecționarea și Agregarea Datelor
- Încărcarea datelor în serie cu timp folosind Prometheus
- Capturează jurnalele folosind Logstash și Beats
- Normalizarea datelor pentru corelația inter-surse
Sfaturi de Observabilitate Dashboards
- Vizualizați metrice cu Grafana
- Construirea dashboardelor Kibana pentru analize jurnalare
- Folosirea cererilor Elasticsearch pentru a extrage inspecțiuni operaționale
Detectarea Anomaliilor și Predicția Incidentelor
- Export observabilității date către pipelinele Python
- Trebuie instruit modele ML pentru detectarea outlier-elor și predictiile
- Deploying modele pentru inferențe live în pipelinele de observabilitate
Alertați și Automatizați cu Instrumente Open-Source
- Creați reguli de alertă Prometheus și enrutarea Alertmanager
- Azvârlirea scriptelor sau fluxurilor API pentru auto-respunzătoare
- Folosirea instrumentelor open-source de orchestrate (de exemplu, Ansible, Rundeck)
Integrarea și Considerentele Scalabilității
- Gestionarea ingeșterii voluminiște și a reteniei pe termen lung
- Siguranța și controlul de acces în pilonurile open-source
- Scalare fiecare strat independent: încarcare, procesare, alertă
Aplicații la Întâmplare și Extensii
- Cazuri de studiu: optimizarea performanței, prevenirea downtime-ului și optimizarea costurilor
- Extinderea pipeline-elor cu instrumente de urmărire sau grafice servicii
- Best practices pentru rulare și menținere AIOps în producție
Ridicat la Suma și Pasii Următori
- Experiențe cu instrumentele de observabilitate, cum ar fi Prometheus sau ELK
- Cunoștințe practice ale Python și fundamentale ale învățării mașinilor
- Înțelegerea operatiunilor IT și fluxurilor de alerte
Audiție
- Inginerii avansați de asigurare a fiabilității site-ului (SREs)
- Ingineria datelor care lucrează în operațiuni
- Conducerea platformei DevOps și arhitecții infrastructurii
Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source
Citește mai mult...