Xây dựng đường ống AIOps bằng các công cụ mã nguồn mở Khóa Học Đào Tạo

Thiết kế Kiến trúc AIOps Mở

• Tổng quan về các thành phần chính trong đường ống AIOps mở
• Luồng dữ liệu từ nhập liệu đến cảnh báo
• So sánh công cụ và chiến lược tích hợp

Thu thập và Tổng hợp Dữ liệu

• Nhập dữ liệu chuỗi thời gian với Prometheus
• Bắt nhật ký với Logstash và Beats
• Chuẩn hóa dữ liệu để tương quan đa nguồn

Xây dựng Bảng điều khiển Quan sát

• Trực quan hóa chỉ số với Grafana
• Xây dựng bảng điều khiển Kibana cho phân tích nhật ký
• Sử dụng truy vấn Elasticsearch để trích xuất các thông tin hoạt động

Phát hiện Bất thường và Dự đoán Sự cố

• Xuất dữ liệu quan sát sang các đường ống Python
• Huấn luyện các mô hình ML để phát hiện ngoại lai và dự báo
• Triển khai mô hình để suy luận trực tiếp trong đường ống quan sát

Cảnh báo và Tự động hóa bằng Công cụ Mở

• Tạo quy tắc cảnh báo Prometheus và định tuyến Alertmanager
• Kích hoạt các script hoặc luồng API để phản hồi tự động
• Sử dụng các công cụ điều phối mã nguồn mở (ví dụ: Ansible, Rundeck)

Cân nhắc về Tích hợp và Khả năng Mở rộng

• Xử lý nhập liệu thể tích lớn và lưu trữ dài hạn
• Bảo mật và kiểm soát truy cập trong các stack mã nguồn mở
• Mở rộng từng lớp độc lập: nhập liệu, xử lý, cảnh báo

Ứng dụng Thực tế và Mở rộng

• Nghiên cứu tình huống: tinh chỉnh hiệu suất, phòng tránh thời gian ngừng hoạt động và tối ưu hóa chi phí
• Mở rộng đường ống bằng các công cụ theo dõi hoặc đồ thị dịch vụ
• Các thực hành tốt nhất cho việc vận hành và duy trì AIOps trong sản xuất

Tóm tắt và Bước tiếp theo