Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Mở đầu về Predictive AIOps
- Tổng quan về phân tích dự đoán trong hoạt động IT
- Nguồn dữ liệu cho dự đoán (logs, metrics, events)
- Các khái niệm cơ bản về dự báo chuỗi thời gian và mô hình dị thường
Lập trình Mô hình Dự đoán Sự cố
- Đánh dấu sự cố lịch sử và hành vi hệ thống
- Chọn và huấn luyện các mô hình (ví dụ: LSTM, Random Forest, AutoML)
- Đánh giá hiệu suất của mô hình và xử lý kết quả dương giả
Tập hợp Dữ liệu và Kỹ thuật Đặc trưng
- Nhập và định chuẩn dữ liệu logs và metrics cho đầu vào mô hình
- Xuất đặc trưng từ dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
- Xử lý nhiễu và dữ liệu thiếu trongpipeline hoạt động
Tự động hóa Phân tích Nguyên Nhân Gốc (RCA)
- Correlation dịch vụ và cơ sở hạ tầng dựa trên đồ thị
- Sử dụng ML để suy đoán nguyên nhân gốc từ chuỗi sự kiện
- Vẽ biểu đồ RCA với bảng điều khiển nhận biết cấu trúc mạng
Khắc phục và Workflow Automation
- Tích hợp với các nền tảng tự động hóa (ví dụ: Ansible, Rundeck)
- Bắt đầu quá trình rollback, khởi động lại hoặc chuyển hướng lưu lượng truy cập
- Kiểm toán và ghi chú về can thiệp tự động
Đưa quy mô lên cho các Pipeline Thông minh AIOps
- MLOps để quan sát: đào lại và quản lý phiên bản mô hình
- Chạy dự đoán thời gian thực trên nhiều nút phân tán
- Các nguyên tắc tốt nhất để triển khai AIOps trong môi trường sản xuất
Ví dụ Thực tế và Ứng dụng Cụ thể
- Phân tích dữ liệu sự cố thực tế bằng mô hình dự đoán AIOps
- Triển khai pipeline RCA với dữ liệu tổng hợp và dữ liệu sản xuất
- Đánh giá các ví dụ sử dụng trong ngành: gián đoạn dịch vụ đám mây, không ổn định của microservices, suy giảm mạng
Kết luận và Bước Tiếp theo
Requirements
- Kinh nghiệm với các hệ thống giám sát như Prometheus hoặc ELK
- Hiểu biết thực tế về Python và học máy cơ bản
- Thành thạo quy trình quản lý sự cố
Đối tượng
- Kỹ sư khả năng hoạt động trang web cao cấp (SREs)
- Nhà kiến trúc tự động hóa IT
- DevOps và người lãnh đạo nền tảng quan sát
14 Hours
