Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 14 godzin
Plan Szkolenia
Projektowanie otwartej architektury AIOps
- Przegląd kluczowych komponentów otwartych potoków AIOps
- Przepływ danych od pozyskiwania do alarmowania
- Porównanie narzędzi i strategia integracji
Zbieranie i agregacja danych
- Pozyskiwanie danych szeregów czasowych za pomocą Prometheusa
- Przechwytywanie logów za pomocą Logstasha i Beats
- Normalizacja danych na potrzeby korelacji między źródłami
Budowanie pulpitów obserwowalności
- Wizualizacja metryk za pomocą Grafany
- Tworzenie pulpitów Kibana do analizy logów
- Używanie zapytań Elasticsearch do wyciągania wniosków operacyjnych
Wykrywanie anomalii i przewidywanie incydentów
- Eksportowanie danych obserwowalności do potoków Pythona
- Trenowanie modeli ML do wykrywania wartości odstających i prognozowania
- Wdrażanie modeli do wnioskowania na żywo w potoku obserwowalności
Alarmowanie i automatyzacja przy użyciu otwartych narzędzi
- Tworzenie reguł alertów Prometheusa i routingu Alertmanager
- Wyzwalanie skryptów lub przepływów API w celu automatycznej reakcji
- Korzystanie z otwartych narzędzi orkiestracji (np. Ansible, Rundeck)
Zagadnienia integracji i skalowalności
- Obsługa pozyskiwania dużej ilości danych i długoterminowego przechowywania
- Bezpieczeństwo i kontrola dostępu w stosach open source
- Niezależne skalowanie każdej warstwy: pozyskiwanie, przetwarzanie, alarmowanie
Zastosowania w świecie rzeczywistym i rozszerzenia
- Studia przypadków: strojenie wydajności, zapobieganie przestojom i optymalizacja kosztów
- Rozszerzanie potoków o narzędzia do śledzenia lub grafy usług
- Najlepsze praktyki prowadzenia i utrzymywania AIOps w środowisku produkcyjnym
Podsumowanie i dalsze kroki
Wymagania
- Doświadczenie z narzędziami obserwowalności, takimi jak Prometheus lub ELK
- Praktyczna znajomość Pythona i podstaw uczenia maszynowego
- Zrozumienie operacji IT i procesów alarmowania
Grupa docelowa
- Zaawansowani inżynierowie niezawodności systemów (SRE)
- Inżynierowie danych pracujący w obszarze operacji
- Liderzy platform DevOps i architekci infrastruktury
