Bygga en AIOps-pipeline med öppen källkod Träningskurs

Designa en öppen AIOps-arkitektur

• Översikt över viktiga komponenter i öppna AIOps-pipelines
• Dataflöde från insamling till larmning
• Jämförelse av verktyg och integrationsstrategi

Insamling och aggregering av data

• Inläsning av tidsstampsdata med Prometheus
• Logginsamling med Logstash och Beats
• Normalisering av data för kors-källkorrelation

Bygga övervakningsdashboarder

• Visualisering av metrik med Grafana
• Bygga Kibana-dashboarder för logganalys
• Använda Elasticsearch-frågor för att extrahera driftinsikter

Avvikelsedetektering och incidentförutsägelse

• Exportera övervakningsdata till Python-pipelines
• Träna ML-modeller för avvikelseupptäckt och prognos
• Implementera modeller för liveinferens i övervakningspipelinan

Larmning och automatisering med öppna verktyg

• Skapa larmregler för Prometheus och Alertmanager-rutning
• Utlösa skript eller API-flöden för automatisk svarshantering
• Använda orkestreringsverktyg med öppen källkod (t.ex. Ansible, Rundeck)

Integration och skalbarhetsöverväganden

• Hantera hög volym vid insamling och långsiktig lagring
• Säkerhet och åtkomstkontroll i stackar med öppen källkod
• Skala varje lager oberoende: insamling, bearbetning, larmning

Realtidsanvändningsområden och utökningar

• Fallstudier: prestandaoptimering, förhindrande av driftstopp och kostnadsoptimering
• Utöka pipelines med spåringsverktyg eller tjänstegrafiker
• Bästa praxis för drift och underhåll av AIOps i produktion

Sammanfattning och nästa steg