Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Thời gian kéo dài 14 Giờ học
Đề cương khóa học
Thiết kế kiến trúc AIOps mở
- Tổng quan về các thành phần chính trong các đường ống AIOps mã nguồn mở
- Lưu chuyển dữ liệu từ nạp dữ liệu đến cảnh báo
- So sánh công cụ và chiến lược tích hợp
Thu thập và tập hợp dữ liệu
- Nạp dữ liệu chuỗi thời gian bằng Prometheus
- Thu thập nhật ký bằng Logstash và Beats
- Chuẩn hóa dữ liệu để tương quan đa nguồn
Xây dựng bảng điều khiển khả năng quan sát
- Trực quan hóa chỉ số bằng Grafana
- Xây dựng bảng điều khiển Kibana cho phân tích nhật ký
- Sử dụng truy vấn Elasticsearch để trích xuất thông tin vận hành
Phát hiện bất thường và dự đoán sự cố
- Xuất dữ liệu khả năng quan sát vào các đường ống Python
- Đào tạo các mô hình ML để phát hiện ngoại lệ và dự báo
- Triển khai các mô hình để suy luận trực tiếp trong đường ống khả năng quan sát
Cảnh báo và tự động hóa bằng công cụ mã nguồn mở
- Tạo các 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)
Các cân nhắc về tích hợp và khả năng mở rộng
- Xử lý nạp dữ liệu khối lượng lớn và lưu trữ dài hạn
- Bảo mật và kiểm soát truy cập trong các stack mã nguồn mở
- Mở rộng độc lập từng lớp: nạp dữ liệu, xử lý, cảnh báo
Ứng dụng thực tế và mở rộng
- Các nghiên cứu tình huống: điều chỉnh hiệu suất, ngăn ngừa thời gian chết và tối ưu hóa chi phí
- Mở rộng các đường ống bằng các công cụ truy vết hoặc đồ thị dịch vụ
- Các thông lệ tốt nhất để chạy và bảo trì AIOps trong môi trường sản xuất
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Kinh nghiệm sử dụng các công cụ khả năng quan sát như Prometheus hoặc ELK
- Hiểu biết về Python và các nguyên lý cơ bản của học máy
- Hiểu biết về hoạt động CNTT và các luồng cảnh báo
Đối tượng tham gia
- Kỹ sư độ tin cậy trang web cấp cao (SRE)
- Kỹ sư dữ liệu làm việc trong bộ phận vận hành
- Người dẫn đầu nền tảng DevOps và kiến trúc sư hạ tầng
