AIOps v praxi: Předpověď incidentů a automatizace analýzy příčin Počítačový Kurz

Úvod do prediktivního AIOps

• Přehled prediktivní analýzy v IT operacích
• Zdroje dat pro predikci (logy, metriky, události)
• Klíčové koncepty v předpovídání časových řad a vzorcích anomalií

Navrhování modelů pro predikci incidentů

• Označování historických incidentů a chování systémů
• Výběr a trénink modelů (např. LSTM, Random Forest, AutoML)
• Hodnocení výkonu modelů a zpracování falešně pozitivních výsledků

Shromažďování dat a inženýrství znaků

• Vstupy a zarovnání dat z logů a metrik pro vstup do modelu
• Extrakce znaků ze strukturovaných a nestrukturovaných dat
• Zpracování šumu a chybějících dat v operačních konvolech

Automatizace analýzy příčin (RCA)

• Korelace služeb a infrastruktury na základě grafů
• Použití strojového učení k odvození pravděpodobných příčin z řetězců událostí
• Vizualizace RCA pomocí dashboardů citlivých na topologii

Opravy a automatizace pracovních postupů

• Integrace s platformami automatizace (např. Ansible, Rundeck)
• Spouštění rollbacků, restartů nebo přesměrování provozu
• Auditace a dokumentace automatizovaných zásahů

Škálování inteligentních konvolů AIOps

• MLOps pro observability: přeškolení a verze modelů
• Spouštění predikcí v reálném čase napříč distribuovanými uzly
• Nejlepší praxe pro nasazení AIOps v produkčních prostředích

Case studies a praktické aplikace

• Analýza skutečných dat o incidentech pomocí prediktivních modelů AIOps
• Nasazení konvolů RCA se syntetickými a produkčními daty
• Přehled případů z praxe: výpadky cloudu, nestabilita mikroslužeb, degradace sítě

Shrnutí a další kroky