Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Durasi 14 jam
Kerangka Materi
Pengantar AIOps dengan Alat Open Source
- Tinjauan konsep dan manfaat AIOps
- Peran Prometheus dan Grafana dalam tumpukan observabilitas
- Posisi ML dalam AIOps: analitik prediktif vs. reaktif
Pengaturan Prometheus dan Grafana
- Instalasi dan konfigurasi Prometheus untuk pengumpulan data time series
- Membuat dasbor di Grafana menggunakan metrik real-time
- Eksplorasi exporter, relabeling, dan penemuan layanan
Praproses Data untuk ML
- Ekstraksi dan transformasi metrik Prometheus
- Persiapan dataset untuk deteksi anomali dan peramalan
- Penggunaan transformasi Grafana atau pipeline Python
Implementasi 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 dasbor Grafana
Peramalan Metrik dengan ML
- Pembuatan model peramalan sederhana (pengantar ARIMA, Prophet, LSTM)
- Prediksi beban sistem atau penggunaan sumber daya
- Pemanfaatan prediksi untuk peringatan dini dan keputusan penskalaan
Integrasi ML dengan Peringatan dan Otomasi
- Penetapan aturan peringatan berdasarkan keluaran ML atau ambang batas
- Penggunaan Alertmanager dan perutean notifikasi
- Pemicuan skrip atau alur kerja otomasi saat deteksi anomali
Penskalaan dan Operasionalisasi AIOps
- Integrasi alat observabilitas eksternal (misalnya, tumpukan ELK, Moogsoft, Dynatrace)
- Operasionalisasi model ML dalam pipeline observabilitas
- Praktik terbaik untuk AIOps berskala besar
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Memahami konsep pemantauan sistem dan observabilitas
- Pengalaman menggunakan Grafana atau Prometheus
- Keakraban dengan Python dan prinsip dasar machine learning
Audiens
- Insinyur observabilitas
- Tim Infrastruktur dan DevOps
- Arsitek platform pemantauan dan insinyur keandalan situs (SREs)
