Návrh Školení

Vstup do Predictive AIOps

  • Přehled prediktivní analýzy ve správě IT operací
  • Zdroje dat pro předpovědi (logy, metriky, události)
  • Klíčové koncepty v časových řadách a anomáliech

Návrh modelů předpovědí incidentů

  • Označení historických incidentů a chování systému
  • Výběr a trénování modelů (např. LSTM, Random Forest, AutoML)
  • Hodnocení výkonu modelu a zpracování falsifikátních pozitivních případů

Sběr dat a inženýrství funkcí

  • Vstup a shoda logů a metrických dat pro vstupy modelu
  • Extrahování funkcí ze strukturovaných a nestrukturovaných dat
  • Zpracování šumu a chybějících dat v provozních kanálech

Automatizace analýzy kořenové příčiny (RCA)

  • Grafické korelace služeb a infrastruktury
  • Použití strojového učení pro odvoz pravděpodobných kořenových příčin ze řetězců událostí
  • Vizualizace RCA s dashbordy vědomými topologie

Zotavení a Workflow Automation

  • Integrace s automatisačními platformami (např. Ansible, Rundeck)
  • Spuštění rollbacků, restartování nebo přesměrování provozu
  • Audit a dokumentace automatických zasahů

Škálování inteligentních AIOps kanálů

  • MLOps pro pozorovatelnost: opětovné trénování a verzování modelu
  • Spuštění předpovědí v reálném čase na distribuovaných uzlech
  • Nejlepší praktiky pro nasazování AIOps ve produkčních prostředích

Případové studie a praktická použití

  • Analyzování skutečných dat incidentů pomocí prediktivních AIOps modelů
  • Nasazování kanálů RCA s syntetickými a produkčními daty
  • Recenze případů užití v odvětví: výpadky ve cloudu, nestabilita mikroslužeb, degradace sítě

Souhrn a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti s monitorovacími systémy, jako jsou Prometheus nebo ELK
  • Praktické znalosti Python a základů machine learningu
  • Poznání pracovních postupů správy incidentů

Cílová skupina

  • Seniorní inženýři site reliability (SREs)
  • Architekti automatizace IT
  • Lidé odpovědní za DevOps a platformy pro přehlednost
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie