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 die Vorhersage (Logs, Metriken, Ereignisse)
• Schlüsselkonzepte in der Zeitreihenvorhersage und Anomalie-Mustern

Gestaltung von Modellen zur Störungsvorhersage

• Beschriftung historischer Störungen und Systemverhaltens
• Auswahl und Training von Modellen (z. B. LSTM, Random Forest, AutoML)
• Bewertung der Modellleistung und Umgang mit Falsch-positiven

Datenerfassung und Feature Engineering

• Ingestion und Ausrichtung von Log- und Metrikdaten für den Modell-Eingang
• Feature-Extraktion 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
• Verwendung von ML, um wahrscheinliche Ursachen aus Ereignisketten abzuleiten
• Visualisierung der RCA mit Topologie-bewussten Dashboards

Behebung und Workflow-Automatisierung

• Integration mit Automatisierungsplattformen (z. B. Ansible, Rundeck)
• Auslösung von Rollbacks, Neustarts oder Traffic-Umleitungen
• Auditierung und Dokumentation automatisierter Eingriffe

Skalierung intelligenter AIOps-Pipelines

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

Fallstudien und praktische Anwendungen

• Analyse echter Störungsdaten mit prädiktiven AIOps-Modellen
• Bereitstellung von RCA-Pipelines mit synthetischen und Produktionsdaten
• Überprüfung branchenspezifischer Anwendungsfälle: Cloud-Ausfälle, Instabilität von Microservices, Netzwerkdegradierungen

Zusammenfassung und nächste Schritte