使用開源工具建構 AIOps 管線培訓

設計開放式 AIOps 架構

• 開放式 AIOps 管線中關鍵元件的概覽
• 從資料擷取到警示的資料流
• 工具比較與整合策略

資料收集與彙總

• 使用 Prometheus 擷取時間序列資料
• 使用 Logstash 與 Beats 收集日誌
• 正規化資料以進行跨來源關聯

建構可觀測性儀表板

• 使用 Grafana 視覺化指標
• 建構 Kibana 儀表板進行日誌分析
• 使用 Elasticsearch 查詢提取營運洞察

異常偵測與事件預測

• 將可觀測性資料匯出至 Python 管線
• 訓練 ML 模型以進行離群值偵測與預測
• 部署模型以在可觀測性管線中進行即時推論

使用開源工具進行警示與自動化

• 建立 Prometheus 警示規則與 Alertmanager 路由
• 觸發腳本或 API 工作流程以進行自動回應
• 使用開源編排工具（例如 Ansible、Rundeck）

整合與擴充性考量

• 處理大量資料擷取與長期保存
• 開源技術堆疊中的安全性與存取控制
• 獨立擴充每個層級：資料擷取、處理、警示

實際應用與擴充

• 案例研究：效能調校、停機預防與成本最佳化
• 使用追蹤工具或服務圖擴充管線
• 在生產環境中執行與維護 AIOps 的最佳實務

總結與後續步驟