Implementation av AIOps med Prometheus, Grafana och ML Träningskurs

Introduktion till AIOps med open source-verktyg

• Övergripande bild av AIOps-koncept och fördelar
• Prometheus och Grafana i observabilitetsstacken
• Var ML passar inom AIOps: prediktiva kontra reaktiva analyser

Installera och konfigurera Prometheus och Grafana

• Installera och konfigurera Prometheus för insamling av tidsseriedata
• Skapa dashboards i Grafana med hjälp av realtidsmetriker
• Utforska exportörer, omnamning och tjänsteupptäckt

Dataförberedelse för ML

• Extrahera och transformera Prometheus-metriker
• Förbered datamängder för anomalidetektering och prognostisering
• Använd Grafanas transformationer eller Python-pipelines

Tillämpa maskininlärning för anomalidetektering

• Grundläggande ML-modeller för upptäckt av utliggare (t.ex. Isolation Forest, One-Class SVM)
• Träna och utvärdera modeller på tidsseriedata
• Visualisera anomalier i Grafana-dashboards

Prognostisera metriker med ML

• Bygga enkla prognosmodeller (ARIMA, Prophet, LSTM-intro)
• Predicera systembelastning eller resursanvändning
• Använda prediktioner för tidiga aviseringar och skalningsbeslut

Integrera ML med aviseringar och automatisering

• Definiera aviseringsregler baserade på ML-output eller tröskelvärden
• Använda Alertmanager och notifieringsroutning
• Activera skript eller automatiserade flöden vid detektering av anomalier

Skala och operationalisera AIOps

• Integrera externa observabilitetsverktyg (t.ex. ELK-stack, Moogsoft, Dynatrace)
• Operationalisera ML-modeller i observabilitetspipelines
• Bästa praxis för AIOps i skala

Sammanfattning och nästa steg