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Programa do Curso
Introdução ao AIOps
- O que é AIOps e por que isso importa
- Monitoramento tradicional versus observabilidade impulsionada pelo AIOps
- Arquitetura do AIOps e componentes-chave
Coleta e Normalização de Dados Operacionais
- Tipos de dados de observabilidade: métricas, logs e traces
- Ingestão de dados de múltiplas fontes (servidores, contêineres, cloud)
- Utilizando agentes e exporters (Prometheus, Beats, Fluentd)
Correlação de Dados e Detecção de Anomalias
- Correlação em série temporal e métodos estatísticos
- Utilizando modelos ML para detecção de anomalias
- Detectando incidentes em sistemas distribuídos
Alertas e Redução do 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
- Utilizando dashboards para visualizar métricas e detectar tendências
- Explorando eventos e cronogramas para RCA (Análise de Causa Raiz)
- Rastreando problemas através de camadas com ferramentas de rastreamento distribuído
Automação e Remediação
- Ativar scripts ou fluxos de trabalho automatizados a partir de incidentes
- Integração com sistemas ITSM (ServiceNow, Jira)
- Casos de uso: auto-cura, escalabilidade e redirecionamento do tráfego
Plataformas de Código Aberto e Comerciais para 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 selecionado
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão 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 Confiança do Sistema (SREs)
- Equipes de monitoramento e observabilidade da TI
14 Horas