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
Giới thiệu về AIOps với Công cụ Mở Nguồn
- Tổng quan về các khái niệm và lợi ích của AIOps
- Prometheus và Grafana trong ngăn xếp theo dõi khả năng quan sát (observability stack)
- Vị trí của học máy (ML) trong AIOps: phân tích dự đoán vs phản ứng
Cài đặt và Thiết lập Prometheus và Grafana
- Cài đặt và cấu hình Prometheus để thu thập dữ liệu chuỗi thời gian
- Tạo bảng điều khiển trong Grafana sử dụng chỉ số thời gian thực
- Khám phá các xuất khẩu, đổi nhãn (relabeling), và phát hiện dịch vụ
Xử lý Dữ liệu cho ML
- Lấy và chuyển đổi dữ liệu Prometheus
- Sắp xếp tập dữ liệu cho việc phát hiện dị thường và dự báo
- Sử dụng các phép biến đổi của Grafana hoặc chuỗipipeline của Python
Áp dụng Machine Learning để Phát Hiện Dị Thường
- Các mô hình học máy cơ bản cho phát hiện ngoại lệ (ví dụ: Isolation Forest, One-Class SVM)
- Huấn luyện và đánh giá các mô hình trên dữ liệu chuỗi thời gian
- Vẽ biểu đồ các dị thường trong bảng điều khiển Grafana
Metric Forecasting với ML
- Xây dựng các mô hình dự báo đơn giản (ARIMA, Prophet, giới thiệu LSTM)
- Dự đoán tải hệ thống hoặc sử dụng tài nguyên
- Sử dụng dự đoán cho cảnh báo sớm và quyết định mở rộng quy mô
Trực Quan Hóa ML với Cảnh Báo và Tự Động hóa
- Xác định các quy tắc cảnh báo dựa trên đầu ra của học máy hoặc ngưỡng
- Sử dụng Alertmanager và định tuyến thông báo
- Kích hoạt kịch bản hoặc công việc tự động hóa khi phát hiện dị thường
Phát Triển và Áp Dụng AIOps
- Tích hợp các công cụ theo dõi khả năng quan sát bên ngoài (ví dụ: ELK stack, Moogsoft, Dynatrace)
- Xây dựng và thực thi mô hình học máy trong luồng theo dõi khả năng quan sát
- Các nguyên tắc tốt nhất cho việc triển khai AIOps quy mô lớn
Tóm tắt và Bước Tiếp Theo
Requirements
- Có hiểu biết về các khái niệm theo dõi hệ thống và khả năng quan sát
- Kinh nghiệm sử dụng Grafana hoặc Prometheus
- Quen thuộc với Python và các nguyên lý cơ bản của học máy
Đối tượng
- Công trình sư khả năng quan sát
- Đội ngũ cơ sở hạ tầng và DevOps
- Kỹ sư kiến trúc nền tảng theo dõi và kỹ sư bảo đảm độ tin cậy trang web (SREs)
14 Hours
