Kursus Pelatihan Implementasi AIOps dengan Prometheus, Grafana, dan ML

Pengenalan AIOps dengan Tools Open Source

• Gambaran konsep dan manfaat AIOps
• Prometheus dan Grafana dalam stack observabilitas
• Peran ML dalam AIOps: analitik prediktif vs. reaktif

Pengaturan Prometheus dan Grafana

• Instalasi dan konfigurasi Prometheus untuk pengumpulan time series
• Pembuatan dashboard di Grafana menggunakan metrik real-time
• Eksplorasi exporter, relabeling, dan service discovery

Pra-pemrosesan Data untuk ML

• Ekstraksi dan transformasi metrik Prometheus
• Persiapan dataset untuk deteksi anomali dan peramalan
• Penggunaan transformasi Grafana atau pipeline Python

Penerapan Machine Learning untuk Deteksi Anomali

• Model ML dasar untuk deteksi outlier (misalnya, Isolation Forest, One-Class SVM)
• Pelatihan dan evaluasi model pada data time series
• Visualisasi anomali di dashboard Grafana

Peramalan Metrik dengan ML

• Membangun model peramalan sederhana (pengenalan ARIMA, Prophet, LSTM)
• Memprediksi beban sistem atau penggunaan sumber daya
• Menggunakan prediksi untuk peringatan dini dan keputusan scaling

Integrasi ML dengan Peringatan dan Otomasi

• Definisi aturan peringatan berdasarkan output ML atau ambang batas
• Penggunaan Alertmanager dan routing notifikasi
• Memicu skrip atau workflow otomasi saat deteksi anomali

Skala dan Operasionalisasi AIOps

• Integrasi tools observabilitas eksternal (misalnya, ELK stack, Moogsoft, Dynatrace)
• Operasionalisasi model ML dalam pipeline observabilitas
• Praktik terbaik untuk AIOps berskala besar

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya