AIOps实战：事件预测与根因自动化 培训

预测性AIOps简介

• IT运营中预测分析概述
• 用于预测的数据源（日志、指标、事件）
• 时间序列预测和异常模式的关键概念

设计事件预测模型

• 对历史事件和系统行为进行标注
• 选择并训练模型（如LSTM、随机森林、AutoML）
• 评估模型性能和处理误报

数据收集与特征工程

• 摄取并对齐日志和指标数据以供模型输入
• 从结构化和非结构化数据中提取特征
• 处理运营管道中的噪声和缺失数据

自动化根因分析（RCA）

• 基于图的服务和基础设施关联
• 利用机器学习从事件链中推断可能的根因
• 通过拓扑感知仪表板可视化RCA

修复与工作流自动化

• 与自动化平台集成（如Ansible、Rundeck）
• 触发回滚、重启或流量重定向
• 审计和记录自动化干预

扩展智能AIOps管道

• 可观测性的MLOps：模型重训和版本管理
• 在分布式节点上实时运行预测
• 在生产环境中部署AIOps的最佳实践

案例研究与实际应用

• 使用预测性AIOps模型分析真实事件数据
• 使用合成数据和生产数据部署RCA管道
• 行业用例回顾：云中断、微服务不稳定、网络降级

总结与后续步骤