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

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