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課程簡介
設計開放AIOps架構
- 開放AIOps管線的關鍵組件概述
- 從數據攝取到警報的數據流
- 工具比較與整合策略
數據收集與聚合
- 使用Prometheus攝取時間序列數據
- 使用Logstash和Beats捕獲日誌
- 數據標準化以實現跨來源關聯
構建可觀察性儀表板
- 使用Grafana可視化指標
- 構建Kibana儀表板以進行日誌分析
- 使用Elasticsearch查詢提取運營洞察
異常檢測與事件預測
- 將可觀察性數據導出至Python管線
- 訓練ML模型以進行異常檢測與預測
- 在可觀察性管線中部署模型以進行實時推理
使用開放工具進行警報與自動化
- 創建Prometheus警報規則與Alertmanager路由
- 觸發腳本或API工作流以實現自動響應
- 使用開源編排工具(如Ansible、Rundeck)
整合與可擴展性考量
- 處理高容量數據攝取與長期保留
- 開源堆棧中的安全性與訪問控制
- 獨立擴展每一層:攝取、處理、警報
實際應用與擴展
- 案例研究:性能調優、停機預防與成本優化
- 使用追蹤工具或服務圖擴展管線
- 在生產環境中運行與維護AIOps的最佳實踐
總結與下一步
最低要求
- 具备使用Prometheus或ELK等可观察性工具的经验
- 掌握Python和机器学习基础知识
- 了解IT运维和告警工作流程
受众
- 高级站点可靠性工程师(SREs)
- 从事运维工作的数据工程师
- DevOps平台负责人和基础设施架构师
14 時間: