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課程時長 14 時間：
課程簡介
AIOps 簡介
- 什麼是 AIOps 及其重要性
- 傳統監控與 AIOps 驅動的可觀測性之比較
- AIOps 架構與關鍵組件
收集與標準化運維數據
- 可觀測性數據類型：指標、日誌與追蹤
- 從多個來源（伺服器、容器、雲端）攝取數據
- 使用代理程式與導出器（Prometheus、Beats、Fluentd）
數據關聯與異常檢測
- 時間序列關聯與統計方法
- 使用 ML 模型進行異常檢測
- 在分布式系統中檢測事件
告警與噪音減少
- 設計智慧的告警規則與閾值
- 抑制、去重與告警分組
- 與 Alertmanager、Slack、PagerDuty 或 Opsgenie 整合
根本原因分析與視覺化
- 使用儀表板視覺化指標並檢測趨勢
- 探索事件與時間線以進行 RCA（根本原因分析）
- 使用分布式追蹤工具跨層級追蹤問題
自動化與修復
- 從事件觸發自動化腳本或工作流
- 與 ITSM 系統（ServiceNow、Jira）整合
- 應用場景：自我修復、擴展、流量重新路由
開源與商業 AIOps 平台
- 工具概覽：Prometheus、Grafana、ELK、Moogsoft、Dynatrace
- 選擇 AIOps 平台的評估標準
- 對選定技術棧進行演示與動手操作
總結與後續步驟
最低要求
- 對 IT 運維及系統監控概念有所理解
- 具備監控工具或儀表板的使用經驗
- 熟悉基本的日誌與指標格式
目標受眾
- 負責基礎設施與應用程式的運維團隊
- 網站可靠性工程師 (SREs)
- IT 監控與可觀測性團隊
