Programa do Curso

Introdução ao AIOps

  • O que é AIOps e por que isso importa
  • Monitoramento tradicional vs. observabilidade impulsionada pelo AIOps
  • Arquitetura do AIOps e componentes-chave

Coleção e Normalização de Dados Operacionais

  • Tipos de dados de observabilidade: métricas, logs e rastreamentos
  • Ingestão de dados de múltiplas fontes (servidores, contêineres, nuvem)
  • Usando agentes e exportadores (Prometheus, Beats, Fluentd)

Correlação de Dados e Detecção de Anomalias

  • Correlação em séries temporais e métodos estatísticos
  • Usando modelos de ML para detecção de anomalias
  • Deteção de incidentes em sistemas distribuídos

Alertrações e Redução de Ruído

  • Design de regras inteligentes de alerta e limiares
  • Supressão, deduplicação e agrupamento de alertas
  • Integração com Alertmanager, Slack, PagerDuty ou Opsgenie

Análise de Causa Raiz e Visualização

  • Usando dashboards para visualizar métricas e detectar tendências
  • Explorando eventos e cronogramas para análise de causa raiz (RCA)
  • Rastreando problemas entre camadas com ferramentas de rastreamento distribuído

Automação e Remediação

  • Criação de scripts ou fluxos de trabalho automatizados a partir de incidentes
  • Integração com sistemas ITSM (ServiceNow, Jira)
  • Casos de uso: autogestão, escalonamento e reencaminhamento de tráfego

Plataformas Abertas e Comerciais do AIOps

  • Visão geral das ferramentas: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
  • Critérios de avaliação para selecionar uma plataforma de AIOps
  • Demonstração e prática com um stack escolhido

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Um entendimento dos conceitos de operações de TI e monitoramento de sistemas
  • Experiência com ferramentas ou painéis de monitoramento
  • Familiaridade com formatos básicos de logs e métricas

Público-Alvo

  • Equipes de operações responsáveis por infraestrutura e aplicações
  • Engenheiros de Confiabilidade do Site (SREs)
  • Times de monitoramento e observabilidade de TI
 14 Horas

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