AIOps in der Praxis: Vorhersage von Störungen und Automatisierung der Root-Cause-Analyse Schulung

Einführung in prädiktives AIOps

• Überblick über prädiktive Analytik im IT-Betrieb
• Datenquellen für Vorhersagen (Logs, Metriken, Ereignisse)
• Wichtige Konzepte in Zeitreihenvorhersage und Anomalieerfassung

Gestaltung von Störungsvorhersagemodellen

• Labeling historischer Störungen und Systemverhaltens
• Auswahl und Training von Modellen (z. B. LSTM, Random Forest, AutoML)
• Bewertung der Modellleistung und Behandlung falsch-positiver Meldungen

Datenerfassung und Feature-Engineering

• Erfassung und Abgleich von Log- und Metrikdaten für die Modellnutzung
• Extraktion von Merkmalen aus strukturierten und unstrukturierten Daten
• Umgang mit Rauschen und fehlenden Daten in Betriebspipelines

Automatisierung der Root-Cause-Analyse (RCA)

• Graphbasierte Korrelation von Diensten und Infrastruktur
• Nutzung von ML zur Ableitung wahrscheinlicher Ursachen aus Ereignisketten
• Visualisierung der RCA mit Topologie-bewussten Dashboards

Fehlerbehebung und Workflow-Automatisierung

• Integration mit Automatisierungsplattformen (z. B. Ansible, Rundeck)
• Auslösung von Rollbacks, Neustarts oder Verkehrsumleitungen
• Prüfung und Dokumentation automatischer Eingriffe

Skalierung intelligenter AIOps-Pipelines

• MLOps für Observability: Retraining und Modellversionierung
• Durchführung von Echtzeit-Vorhersagen über verteilte Knoten hinweg
• Best Practices für den Einsatz von AIOps in Produktionsumgebungen

Fallstudien und praktische Anwendungen

• Analyse realer Störungsdaten mit prädiktiven AIOps-Modellen
• Einführung von RCA-Pipelines mit synthetischen und Produktionsdaten
• Überprüfung von Branchenusecases: Cloud-Ausfälle, Instabilität von Microservices, Netzwerkdeterioration

Zusammenfassung und nächste Schritte