Curs de pregatire Construirea unui pipeline AIOps cu instrumente open-source

Proiectarea unei arhitecturi AIOps deschise

• Prezentarea generală a componentelor cheie din pipeline-urile AIOps deschise
• Fluxul de date de la ingerare la alertare
• Compararea instrumentelor și strategia de integrare

Colectarea și agregarea datelor

• Ingerarea datelor time-series cu Prometheus
• Capturarea logurilor cu Logstash și Beats
• Normalizarea datelor pentru corelarea între surse

Construirea dashboard-urilor de observabilitate

• Vizualizarea metricilor cu Grafana
• Construirea dashboard-urilor Kibana pentru analiza logurilor
• Folosirea interogărilor Elasticsearch pentru a extrage insight-uri operaționale

Detectarea anomaliilor și predicția incidentelor

• Exportarea datelor de observabilitate către pipeline-uri Python
• Antrenarea modelelor ML pentru detectarea outlier-ilor și forecasting
• Implementarea modelelor pentru inferență live în pipeline-ul de observabilitate

Alertare și automatizare cu instrumente deschise

• Crearea regulilor de alertă Prometheus și rutarea prin Alertmanager
• Declanșarea scripturilor sau a fluxurilor API pentru răspuns automat
• Folosirea instrumentelor de orchestrare open-source (de exemplu, Ansible, Rundeck)

Considerații de integrare și scalabilitate

• Gestionarea ingestiei de volum mare și a retenției pe termen lung
• Securitatea și controlul accesului în stack-uri open-source
• Scalarea independentă a fiecărui strat: ingerare, procesare, alertare

Aplicații reale și extensii

• Studii de caz: optimizarea performanței, prevenirea downtime-ului și optimizarea costurilor
• Extinderea pipeline-urilor cu instrumente de tracing sau grafuri de servicii
• Cele mai bune practici pentru rularea și întreținerea AIOps în producție

Rezumat și pașii următori