Curs de pregatire Fundamente AIOps: Monitorizare, Corelare și Alertare Inteligentă

Introducere în AIOps

• Ce este AIOps și de ce contează
• Monitorizare tradițională vs. observabilitate bazată pe AIOps
• Arhitectura AIOps și componentele cheie

Colectarea și Normalizarea Datelor Operaționale

• Tipuri de date de observabilitate: metrici, loguri și trace-uri
• Ingestia datelor din surse multiple (servere, containere, cloud)
• Utilizarea agenților și a exporterelor (Prometheus, Beats, Fluentd)

Corelarea Datelor și Detectarea Anomaliilor

• Corelarea seriilor temporale și metode statistice
• Utilizarea modelelor ML pentru detectarea anomaliilor
• Detectarea incidentelor în sisteme distribuite

Alertare și Reducerea Zgomotului

• Proiectarea regulilor inteligente de alertare și a pragurilor
• Suprimarea, deduplicarea și gruparea alertelor
• Integrarea cu Alertmanager, Slack, PagerDuty sau Opsgenie

Analiza Cauzei Rădăcină și Vizualizare

• Utilizarea dashboard-urilor pentru a vizualiza metrici și a detecta tendințe
• Explorarea evenimentelor și a cronologiilor pentru RCA
• Urmărirea problemelor pe mai multe niveluri cu instrumente de distributed tracing

Automatizare și Remediere

• Declanșarea scripturilor sau workflow-urilor automatizate în urma incidentelor
• Integrarea cu sisteme ITSM (ServiceNow, Jira)
• Use case-uri: self-healing, scaling, rerutarea traficului

Platforme AIOps Open Source și Comerciale

• Prezentare generală a instrumentelor: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
• Criterii de evaluare pentru selectarea unei platforme AIOps
• Demo și hands-on cu un stack selectat

Rezumat și Pașii Următori