AIOps 實戰：事故預測與根本原因分析自動化培訓

預測性 AIOps 簡介

• IT 營運中預測性分析概觀
• 預測數據來源（日誌、指標、事件）
• 時間序列預測與異常模式的核心概念

設計事故預測模型

• 對歷史事故和系統行為進行標記
• 選擇並訓練模型（例如：LSTM、隨機森林、AutoML）
• 評估模型效能及處理假陽性

數據收集與特徵工程

• 匯入並對齊日誌和指標數據以作為模型輸入
• 從結構化和非結構化數據中提取特徵
• 在運營管線中處理噪音和缺失數據

自動化根本原因分析（RCA）

• 服務與基礎設施的圖形關聯分析
• 利用機器學習從事件鏈中推斷可能的根本原因
• 透過支援拓撲的儀表板視覺化 RCA

修復與工作流程自動化

• 與自動化平台整合（例如：Ansible、Rundeck）
• 觸發回滾、重啟或流量重導向
• 審核並記錄自動化干預措施

擴展智能 AIOps 管線

• 面向可觀測性的 MLOps：再訓練與模型版本控制
• 在分散式節點上進行實時預測
• 在生產環境中部署 AIOps 的最佳實踐

案例研究與實際應用

• 使用預測性 AIOps 模型分析真實事故數據
• 使用合成數據和生產數據部署 RCA 管線
• 行業用例回顧：雲端中斷、微服務不穩定、網絡性能下降

總結與後續步驟