Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Proiectarea unei Arhitecturi AIOps Open Source
- Prezentare generală a componentelor cheie din conductele AIOps open source
- Fluxul de date de la ingestie până la alerte
- Compararea instrumentelor și strategia de integrare
Colectarea și Agregarea Datelor
- Ingestia datelor de serie temporală cu Prometheus
- Capturarea jurnalelor cu Logstash și Beats
- Normalizarea datelor pentru corelația inter-sursă
Construirea de Panouri de Observabilitate
- Vizualizarea metricilor cu Grafana
- Construirea de panouri Kibana pentru analiza jurnalelor
- Utilizarea interogărilor Elasticsearch pentru a extrage informații operaționale
Detectarea Anomaliilor și Prevederea Incidentelor
- Exportul datelor de observabilitate în conductele Python
- Antrenarea modelelor ML pentru detectarea valorilor aberante și previziuni
- Implementarea modelelor pentru inferență live în conducta de observabilitate
Alerte și Automatizare cu Instrumente Open Source
- Crearea regulilor de alertă Prometheus și rutarea Alertmanager
- Declanșarea scripturilor sau a fluxurilor de lucru API pentru răspuns automat
- Utilizarea instrumentelor de orchestratie open source (de ex., Ansible, Rundeck)
Considerații de Integrare și Scalabilitate
- Gestionarea ingestiei de volum mare și a păstrării pe termen lung
- Securitate și controlul accesului în stivele open source
- Scalarea fiecărui strat independent: ingestie, procesare, alerte
Aplicații din Lumea Reală și Extensii
- Studii de caz: optimizarea performanței, prevenirea timpilor de nefuncționare și optimizarea costurilor
- Extinderea conductelor cu instrumente de trasare sau grafice de servicii
- Cele mai bune practici pentru gestionarea și întreținerea AIOps în producție
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Experiență cu instrumente de observabilitate precum Prometheus sau ELK
- Cunoaștere de bază a Python și a fundamentelor învățării automate
- Înțelegere a operațiunilor IT și a fluxurilor de lucru pentru alerte
Publicul țintă
- Ingineri de fiabilitate a site-urilor (SREs) avansați
- Ingineri de date care lucrează în operațiuni
- Responsabili de platforme DevOps și arhitecți de infrastructură
14 Ore