AIOps-Implementierung mit Prometheus, Grafana und ML Schulung

Einführung in AIOps mit Open-Source-Tools

• Überblick über AIOps-Konzepte und deren Vorteile
• Prometheus und Grafana im Observability-Stack
• Wo ML in AIOps einordnet wird: Prädiktive vs. reaktive Analysen

Einrichten von Prometheus und Grafana

• Installation und Konfiguration von Prometheus für die Erfassung von Zeitreihendaten
• Erstellung von Dashboards in Grafana unter Verwendung von Echtzeit-Metriken
• Erkundung von Exportern, Relabeling und Service Discovery

Datenvorverarbeitung für ML

• Extrahieren und Transformieren von Prometheus-Metriken
• Vorbereitung von Datensätzen für Anomalieerkennung und Vorhersage
• Nutzung der Transformationen in Grafana oder Python-Pipelines

Anwendung von maschinellem Lernen für die Anomalieerkennung

• Grundlegende ML-Modelle zur Erkennung von Ausreißern (z. B. Isolation Forest, One-Class SVM)
• Training und Evaluation von Modellen auf Basis von Zeitreihendaten
• Visualisierung von Anomalien in Grafana-Dashboards

Vorhersage von Metriken mit ML

• Erstellung einfacher Vorhersagemodelle (ARIMA, Prophet, Einführung in LSTM)
• Vorhersage von Systemlast oder Ressourcenverbrauch
• Nutzung von Vorhersagen für Frühwarnungen und Skalierungsentscheidungen

Integration von ML in Alarmierung und Automatisierung

• Definierung von Alarmregeln basierend auf ML-Ergebnissen oder Schwellwerten
• Nutzung von Alertmanager und Benachrichtigungs-Routing
• Auslösen von Skripts oder Automatisierungs-Workflows bei Anomalieerkennung

Skalierung und Operationalisierung von AIOps

• Integration externer Observability-Tools (z. B. ELK-Stack, Moogsoft, Dynatrace)
• Operationalisierung von ML-Modellen in Observability-Pipelines
• Best Practices für AIOps im großen Maßstab

Zusammenfassung und nächste Schritte