AIOps實戰：事件預測與根因自動化培訓

預測性AIOps簡介

• IT營運中預測分析的概覽
• 預測的資料來源（日誌、指標、事件）
• 時間序列預測與異常模式的關鍵概念

設計事件預測模型

• 標記歷史事件與系統行為
• 選擇並訓練模型（如LSTM、隨機森林、AutoML）
• 評估模型效能與誤報處理

資料收集與特徵工程

• 擷取並對齊日誌與指標資料，作為模型輸入
• 從結構化與非結構化資料中提取特徵
• 處理營運管線中的雜訊與缺失資料

自動化根因分析（RCA）

• 基於圖形的服務與基礎設施關聯
• 使用ML從事件鏈推斷可能的根因
• 使用拓撲感知儀表板視覺化RCA

修復與工作流程自動化

• 與自動化平台整合（如Ansible、Rundeck）
• 觸發回滾、重啟或流量重新導向
• 稽核並記錄自動化介入

擴展智慧型AIOps管線

• 可觀測性的MLOps：重新訓練與模型版本管理
• 在分散式節點上即時執行預測
• 在生產環境部署AIOps的最佳實務

案例研究與實務應用

• 使用預測性AIOps模型分析真實事件資料
• 使用合成與生產資料部署RCA管線
• 產業使用案例回顧：雲端中斷、微服務不穩定、網路效能衰退

總結與後續步驟