Curso de AIOps na Prática: Previsão de Incidentes e Automação da Causa Raiz

Introdução ao AIOps Preditivo

• Visão geral da analítica preditiva nas operações de TI
• Fontes de dados para previsão (logs, métricas, eventos)
• Conceitos-chave em previsão de séries temporais e padrões de anomalias

Projeto de Modelos de Previsão de Incidentes

• Rótulos para incidentes históricos e comportamento do sistema
• Seleção e treino de modelos (ex.: LSTM, Random Forest, AutoML)
• Avaliação do desempenho dos modelos e gestão de falsos positivos

Coleta de Dados e Engenharia de Features

• Ingestão e alinhamento de dados de logs e métricas para entrada no modelo
• Extração de características de dados estruturados e não estruturados
• Tratamento de ruído e dados em falta em pipelines operacionais

Automação da Análise da Causa Raiz (RCA)

• Correlação baseada em grafos de serviços e infraestrutura
• Uso de ML para inferir causas raiz prováveis a partir de cadeias de eventos
• Visualização da RCA com painéis conscientes da topologia

Remediação e Automação de Fluxos de Trabalho

• Integração com plataformas de automação (ex.: Ansible, Rundeck)
• Disparo de reversões (rollbacks), reinicializações ou redirecionamento de tráfego
• Auditoria e documentação de intervenções automatizadas

Escalando Pipelines de AIOps Inteligentes

• MLOps para observabilidade: re-treino e versionamento de modelos
• Execução de previsões em tempo real através de nós distribuídos
• Melhores práticas para implantação de AIOps em ambientes de produção

Estudos de Caso e Aplicações Práticas

• Análise de dados reais de incidentes utilizando modelos de AIOps preditivos
• Implantação de pipelines de RCA com dados sintéticos e de produção
• Revisão de casos de uso na indústria: interrupções na nuvem, instabilidade de microsserviços, degradação de rede

Resumo e Próximos Passos