AIOps 實務應用：事件預測與根本原因分析自動化培訓

預測性 AIOps 介紹

• IT 運維中預測性分析概覽
• 預測數據來源（日誌、指標、事件）
• 時間序列預測和異常模式中的關鍵概念

設計事件預測模型

• 對歷史事件和系統行為進行標註
• 選擇和訓練模型（例如 LSTM、Random Forest、AutoML）
• 評估模型性能及處理誤報

數據收集與特徵工程

• 引入並對齊日誌和指標數據作為模型輸入
• 從結構化和非結構化數據中提取特徵
• 在運維管道中處理噪聲和缺失數據

自動化根本原因分析 (RCA)

• 服務和基礎設施的圖關聯分析
• 使用 ML 從事件鏈中推斷可能的根本原因
• 使用基於拓撲的儀表板可視化 RCA

修復與工作流自動化

• 與自動化平台集成（例如 Ansible、Rundeck）
• 觸發回滾、重啟或流量重定向
• 審計和記錄自動化干預措施

擴展智能 AIOps 管道

• 可觀測性的 MLOps：重新訓練和模型版本控制
• 在分布式節點上運行實時預測
• 在生產環境中部署 AIOps 的最佳實踐

案例研究與實際應用

• 使用預測性 AIOps 模型分析真實事件數據
• 使用合成數據和生產數據部署 RCA 管道
• 行業應用案例回顧：雲服務中斷、微服務不穩定、網絡性能下降

總結與下一步