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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução ao AIOps
- O que é AIOps e por que é importante
- Monitoramento tradicional vs. observabilidade baseada em AIOps
- Arquitetura de AIOps e componentes-chave
Coleta e Normalização de Dados Operacionais
- Tipos de dados de observabilidade: métricas, logs e rastros
- Ingestão de dados de múltiplas fontes (servidores, contêineres, nuvem)
- Uso de agentes e exportadores (Prometheus, Beats, Fluentd)
Correlação de Dados e Detecção de Anomalias
- Correlação de séries temporais e métodos estatísticos
- Uso de modelos de ML para detecção de anomalias
- Detecção de incidentes em sistemas distribuídos
Alertas e Redução de Ruído
- Desenho de regras e limiares de alertas inteligentes
- Supressão, deduplicação e agrupamento de alertas
- Integração com Alertmanager, Slack, PagerDuty ou Opsgenie
Análise de Causa Raiz e Visualização
- Uso de painéis para visualizar métricas e detectar tendências
- Exploração de eventos e cronologias para Análise de Causa Raiz (RCA)
- Rastreio de problemas entre camadas com ferramentas de rastreamento distribuído
Automação e Correção (Remediação)
- Disparo de scripts ou fluxos de trabalho automatizados a partir de incidentes
- Integração com sistemas de ITSM (ServiceNow, Jira)
- Casos de uso: auto-cura, escalonamento, redirecionamento de tráfego
Plataformas de AIOps Open Source e Comerciais
- Visão geral das ferramentas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
- Critérios de avaliação para seleção de uma plataforma de AIOps
- Demonstração e prática com uma pilha selecionada
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos de operações de TI e monitoramento de sistemas
- Experiência com ferramentas de monitoramento ou painéis (dashboards)
- Familiaridade com formatos básicos de logs e métricas
Público-Alvo
- Equipes de operações responsáveis por infraestrutura e aplicações
- Engenheiros de Confiabilidade de Sites (SREs)
- Equipes de monitoramento e observabilidade de TI
Treinamento Corporativo Personalizado
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