Triển khai AIOps với Prometheus, Grafana và Machine Learning Khóa Học Đào Tạo

Giới thiệu về AIOps với các công cụ mã nguồn mở

• Tổng quan về các khái niệm và lợi ích của AIOps
• Vai trò của Prometheus và Grafana trong tập hợp quan sát
• Vị trí của ML trong AIOps: phân tích dự đoán so với phản ứng

Cấu hình Prometheus và Grafana

• Cài đặt và cấu hình Prometheus cho việc thu thập dữ liệu chuỗi thời gian
• Tạo dashboard trong Grafana sử dụng các chỉ số thời gian thực
• Khám phá các exporter, relabeling và khám phá dịch vụ (service discovery)

Tiền xử lý dữ liệu cho ML

• Trích xuất và chuyển đổi các chỉ số Prometheus
• Chuẩn bị bộ dữ liệu cho việc phát hiện bất thường và dự báo
• Sử dụng các phép biến đổi của Grafana hoặc các pipeline Python

Áp dụng Machine Learning cho việc phát hiện bất thường

• Các mô hình ML cơ bản để phát hiện ngoại lai (ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM)
• Đào tạo và đánh giá mô hình trên dữ liệu chuỗi thời gian
• Trực quan hóa các điểm bất thường trên dashboard Grafana

Dự báo chỉ số với ML

• Xây dựng các mô hình dự báo đơn giản (ARIMA, Prophet, giới thiệu về LSTM)
• Dự đoán tải hệ thống hoặc mức sử dụng tài nguyên
• Sử dụng các dự đoán cho cảnh báo sớm và quyết định mở rộng quy mô

Tích hợp ML với cảnh báo và tự động hóa

• Định nghĩa các quy tắc cảnh báo dựa trên đầu ra của ML hoặc ngưỡng
• Sử dụng Alertmanager và định tuyến thông báo
• Kích hoạt các script hoặc luồng công việc tự động hóa khi phát hiện bất thường

Mở rộng quy mô và vận hành hóa AIOps

• Tích hợp các công cụ quan sát bên ngoài (ví dụ: ELK stack, Moogsoft, Dynatrace)
• Vận hành hóa các mô hình ML trong pipeline quan sát
• Các thực hành tốt nhất cho AIOps ở quy mô lớn

Tóm tắt và các bước tiếp theo