Đề cương khóa học

Giới thiệu về Predictive AIOps

  • Tổng quan về phân tích dự đoán trong hoạt động IT
  • Nguồn dữ liệu cho dự đoán (log, metrics, sự kiện)
  • Các khái niệm chính trong dự báo chuỗi thời gian và mẫu bất thường

Thiết kế Mô hình Dự đoán Sự cố

  • Nhãn sự cố lịch sử và hành vi hệ thống
  • Chọn và đào tạo mô hình (ví dụ: LSTM, Random Forest, AutoML)
  • Đánh giá hiệu suất của mô hình và xử lý kết quả sai dương

Thu thập Dữ liệu và Khai thác Tính năng

  • Nhập và đồng bộ dữ liệu log và metrics để làm đầu vào cho mô hình
  • Trích xuất tính năng từ dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc
  • Xử lý nhiễu và thiếu dữ liệu trongpipeline hoạt động

Tự động hóa Phân tích Nguyên nhân Cơ bản (RCA)

  • Correlation dựa trên đồ thị của dịch vụ và hạ tầng
  • Sử dụng ML để suy đoán nguyên nhân khả năng từ chuỗi sự kiện
  • Biểu diễn RCA với bảng điều khiển nhận thức về cấu trúc mạng lưới

Tái can thiệp và Workflow Automation

  • Tích hợp với nền tảng tự động hóa (ví dụ: Ansible, Rundeck)
  • Khởi chạy các lệnh rollback, khởi động lại hoặc chuyển hướng lưu lượng
  • Kiểm toán và ghi chép về can thiệp tự động

Phóng toPipeline Thông minh AIOps

  • MLOps cho khả năng quan sát: đào tạo lại và quản lý phiên bản mô hình
  • Chạy dự đoán theo thời gian thực trên các nút phân tán
  • Các nguyên tắc tốt nhất để triển khai AIOps trong môi trường sản xuất

Trường hợp nghiên cứu và Ứng dụng Thực tế

  • Phân tích dữ liệu sự cố thực tế sử dụng mô hình dự đoán AIOps
  • Triển khai các pipeline RCA với dữ liệu tổng hợp và dữ liệu sản xuất
  • Đánh giá các trường hợp sử dụng của ngành: sự cố đám mây, không ổn định microservices, suy giảm mạng lưới

Tổng kết và Bước tiếp theo

Requirements

  • Kinh nghiệm với các hệ thống theo dõi như Prometheus hoặc ELK
  • Kiến thức làm việc về Python và học máy cơ bản
  • Hiểu biết về quy trình quản lý sự cố

Đối tượng tham gia

  • Kỹ sư bảo đảm độ tin cậy trang web cấp cao (SREs)
  • Kiến trúc sư tự động hóa IT
  • Người lãnh đạo DevOps và nền tảng quan sát
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories