Implementing AIOps with Prometheus, Grafana, and ML

• 理解系统监控和可观察性概念
• 有使用Grafana或Prometheus的经验
• 熟悉Python和基本的机器学习原理

受众

• 可观察性工程师
• 基础设施和DevOps团队
• 监控平台架构师和站点可靠性工程师（SREs）

Prometheus 和 Grafana 是现代基础设施中广泛采用的可观测性工具，而机器学习通过提供预测性和智能化的洞察，增强了这些工具，以自动化运维决策。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级可观测性专业人员，旨在通过整合 AIOps 实践，使用 Prometheus、Grafana 和机器学习技术，实现监控基础设施的现代化。

在培训结束时，参与者将能够：

• 配置 Prometheus 和 Grafana，以实现跨系统和服务的可观测性。
• 收集、存储和可视化高质量的时间序列数据。
• 应用机器学习模型进行异常检测和预测。
• 基于预测性洞察构建智能告警规则。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

AIOps 开源工具介绍

• AIOps 概念与优势概述
• 可观测性栈中的 Prometheus 和 Grafana
• ML 在 AIOps 中的应用：预测性与反应性分析

Prometheus 和 Grafana 的配置

• 安装并配置 Prometheus 以收集时间序列数据
• 使用实时指标在 Grafana 中创建仪表板
• 探索导出器、重新标记和服务发现

ML 数据预处理

• 提取并转换 Prometheus 指标
• 准备用于异常检测和预测的数据集
• 使用 Grafana 的转换或 Python 管道

应用 Machine Learning 进行异常检测

• 异常检测的基本 ML 模型（如 Isolation Forest、One-Class SVM）
• 在时间序列数据上训练和评估模型
• 在 Grafana 仪表板中可视化异常

使用 ML 的 Forecasting 指标

• 构建简单的预测模型（ARIMA、Prophet、LSTM 简介）
• 预测系统负载或资源使用情况
• 使用预测结果进行早期警报和扩展决策

ML 与警报和自动化的集成

• 基于 ML 输出或阈值定义警报规则
• 使用 Alertmanager 和通知路由
• 在检测到异常时触发脚本或自动化工作流

AIOps 的扩展与操作化

• 集成外部可观测性工具（如 ELK stack、Moogsoft、Dynatrace）
• 在可观测性管道中操作化 ML 模型
• AIOps 在大规模应用中的最佳实践

总结与下一步