Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Návrh otevřené AIOps architektury

  • Přehled klíčových prvků v open-source AIOps pipeline
  • Tok dat od jejich získání až po upozornění
  • Porovnání jednotlivých nástrojů a strategie jejich integrace

Sběr a agregace dat

  • Získávání časových řad pomocí nástroje Prometheus
  • Uchovávání logů prostřednictvím Logstash a Beats
  • Normalizace dat pro jejich vzájemné porovnání z různých zdrojů

Vytváření monitorovacích dashboardů

  • Zobrazování metrik pomocí Grafany
  • Návrh Kibana dashboardů určených k analýze logů
  • Využití dotazů Elasticsearch ke zjišťování provozních informací

Detekce anomálií a předvídání problémů

  • Export dat z monitorovacích nástrojů do Pythonovských skriptů
  • Vytváření strojově učících modelů určených k identifikaci odchylek a předpovídání vývoje
  • Nasazování těchto modelů do aktivního využití v rámci celé monitorovací pipeline

Upozornění a automatizace pomocí open-source nástrojů

  • Konfigurace pravidel pro upozornění v rámci Prometheusu i jejich směrování přes Alertmanager
  • Spouštění skriptů či API požadavků k automatické reakci na problémy
  • Využití orchestrátorových nástrojů typu Ansible nebo Rundeck

Integrace a možnosti škálování

  • Zvládnutí velkého objemu dat při zachování dlouhodobého ukládání informací
  • Bezpečnost a kontrola přístupů v prostředí složeném z open-source řešení
  • Nezávislé škálování jednotlivých vrstev pipeline – od sběru dat po generování upozornění

Praktické aplikace a další možnosti rozšíření pipeline

  • Příklady využití: optimalizace výkonu, prevence prostojů systémů či snižování nákladů
  • Možnosti rozšíření pipeline o další nástroje pro trasování systémů nebo vizualizaci vztahů mezi službami
  • Osvědčené postupy pro provoz a údržbu AIOps pipeline v produkčním prostředí

Shrnutí kurzu a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti s nástroji určenými k monitorování systémů, jako je Prometheus nebo ELK
  • Dobrá znalost programovacího jazyka Python a základů strojového učení
  • Přehled o IT provozu a pracovních postupech v oblasti upozornění

Cílová skupina

  • Pokročilí inženýři odpovědní za spolehlivost systémů (SRE)
  • Datoví inženýři pracující v provozních týmech
  • Vedoucí DevOps platforem a architekti infrastruktury
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie