使用Prometheus、Grafana和ML部署AIOps培訓

使用開源工具部署AIOps簡介

• AIOps概念和優勢概述
• Prometheus和Grafana在可觀測性棧中的作用
• ML在AIOps中的位置：預測性與響應式分析

設置Prometheus和Grafana

• 安裝和配置Prometheus以收集時序數據
• 使用實時指標在Grafana中創建儀表板
• 探索導出器、重標記和服務發現

用於ML的數據預處理

• 提取和轉換Prometheus指標
• 為異常檢測和預測準備數據集
• 使用Grafana的轉換功能或Python管道

應用機器學習進行異常檢測

• 用於離群點檢測的基礎ML模型（例如，孤立森林，One-Class SVM）
• 在時序數據上訓練和評估模型
• 在Grafana儀表板中可視化異常

使用ML預測指標

• 構建簡單的預測模型（ARIMA, Prophet, LSTM簡介）
• 預測系統負載或資源使用率
• 使用預測結果進行早期告警和擴展決策

整合ML與告警和自動化

• 基於ML輸出或閾值定義告警規則
• 使用Alertmanager和通知路由
• 在檢測到異常時觸發腳本或自動化工作流程

擴展和運營化AIOps

• 整合外部可觀測性工具（例如，ELK棧, Moogsoft, Dynatrace）
• 在可觀測性管道中運營化ML模型
• 大規模AIOps的最佳實踐

總結和後續步驟