Implementierung von AIOps mit Prometheus, Grafana und ML Schulung

Einführung in AIOps mit Open-Source-Tools

• Überblick über AIOps-Konzepte und Vorteile
• Prometheus und Grafana im Observability-Stack
• Die Rolle von ML in AIOps: prädiktive vs. reaktive Analytik

Einrichtung von Prometheus und Grafana

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

Vorverarbeitung von Daten für ML

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

Anwendung von Machine Learning für die Anomalieerkennung

• Grundlegende ML-Modelle für die Ausreißererkennung (z. B. Isolation Forest, One-Class SVM)
• Training und Auswertung von Modellen an Zeitreihendaten
• Visualisierung von Anomalien in Grafana-Dashboards

Prognose von Metriken mit ML

• Entwicklung einfacher Prognosemodelle (ARIMA, Prophet, Einführung in LSTM)
• Prädiktion von Systemlast oder Ressourcennutzung
• Nutzung von Prognosen für frühzeitiges Alarmieren und Skalierungsentscheidungen

Integration von ML mit Alarmierung und Automatisierung

• Definition von Alarmregeln basierend auf ML-Ausgaben oder Schwellwerten
• Nutzung von Alertmanager und der Benachrichtigungsrouterung
• Auslösen von Skripten oder Automatisierungsworkflows bei Erkennung von Anomalien

Skalierung und Betrieb von AIOps

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

Zusammenfassung und nächste Schritte