Kursus Pelatihan AIOps dalam Praktik: Prediksi Insiden dan Otomatisasi Akar Masalah

Pengenalan AIOps Prediktif

• Gambaran umum analitik prediktif dalam operasional TI
• Sumber data untuk prediksi (log, metrik, peristiwa)
• Konsep kunci dalam peramalan deret waktu dan pola anomali

Merancang Model Prediksi Insiden

• Memberi label insiden historis dan perilaku sistem
• Memilih dan melatih model (misalnya, LSTM, Random Forest, AutoML)
• Menilai kinerja model dan penanganan positif palsu

Pengumpulan Data dan Rekayasa Fitur

• Mengambil dan menyelaraskan data log dan metrik untuk input model
• Ekstraksi fitur dari data terstruktur dan tidak terstruktur
• Penanganan noise dan data hilang dalam pipeline operasional

Otomatisasi Analisis Akar Masalah (RCA)

• Korelasi berbasis graf dari layanan dan infrastruktur
• Menggunakan ML untuk menyimpulkan kemungkinan akar masalah dari rantai peristiwa
• Memvisualisasikan RCA dengan dasbor yang sadar topologi

Perbaikan dan Otomatisasi Alur Kerja

• Integrasi dengan platform otomasi (misalnya, Ansible, Rundeck)
• Memicu rollback, restart, atau pengalihan lalu lintas
• Audit dan dokumentasi intervensi otomatis

Penskalaan Pipeline AIOps yang Cerdas

• MLOps untuk observabilitas: pelatihan ulang dan perversian model
• Menjalankan prediksi secara real-time di seluruh node terdistribusi
• Praktik terbaik untuk mengimplementasikan AIOps di lingkungan produksi

Studi Kasus dan Aplikasi Praktis

• Menganalisis data insiden nyata menggunakan model AIOps prediktif
• Mengimplementasikan pipeline RCA dengan data sintetis dan produksi
• Tinjauan kasus penggunaan industri: gangguan cloud, ketidakstabilan microservices, degradasi jaringan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya