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
• Wo ML in AIOps passt: prädiktive vs. reaktive Analysen

Einrichtung von Prometheus und Grafana

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

Datenvorbereitung für ML

• Extraktion und Transformation 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 für die Ausreissererkennung (z. B. Isolation Forest, One-Class SVM)
• Training und Bewertung von Modellen auf Zeitreihendaten
• Visualisierung von Anomalien in Grafana-Dashboards

Vorhersage von Metriken mit ML

• Erstellung einfacher Vorhersagemodelle (ARIMA, Prophet, Einführung in LSTM)
• Vorhersage der Systemauslastung oder Ressourcennutzung
• Nutzung von Vorhersagen für frühe Alarmierung und Skalierungsentscheidungen

Integration von ML mit Alarmierung und Automatisierung

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

Skalierung und Operative Umsetzung von AIOps

• Integration externer Observability-Tools (z. B. ELK-Stack, Moogsoft, Dynatrace)
• Operative Umsetzung von ML-Modellen in Observability-Pipelines
• Best Practices für AIOps im Grossen Massstab

Zusammenfassung und nächste Schritte