Curso de Implementando AIOps com Prometheus, Grafana e ML

Introdução ao AIOps com Ferramentas de Código Aberto

• Visão geral dos conceitos e benefícios do AIOps
• Prometheus e Grafana na pilha de observabilidade
• O papel do ML no AIOps: análise preditiva versus reativa

Configurando Prometheus e Grafana

• Instalação e configuração do Prometheus para coleta de séries temporais
• Criação de painéis (dashboards) no Grafana utilizando métricas em tempo real
• Exploração de exportadores, reetiquetagem (relabeling) e descoberta de serviços

Pré-processamento de Dados para ML

• Extração e transformação de métricas do Prometheus
• Preparação de conjuntos de dados para detecção de anomalias e previsão
• Uso das transformações do Grafana ou pipelines em Python

Aplicando Machine Learning para Detecção de Anomalias

• Modelos básicos de ML para detecção de outliers (ex.: Isolation Forest, One-Class SVM)
• Treino e avaliação de modelos com dados de séries temporais
• Visualização de anomalias em painéis do Grafana

Previsão de Métricas com ML

• Construção de modelos simples de previsão (ARIMA, Prophet, introdução a LSTM)
• Previsão de carga do sistema ou utilização de recursos
• Uso de previsões para alertas precoces e decisões de dimensionamento (scaling)

Integrando ML com Alertas e Automação

• Definição de regras de alerta baseadas em saídas de ML ou limiares
• Uso do Alertmanager e roteamento de notificações
• Gatilhos para scripts ou fluxos de trabalho de automação na detecção de anomalias

Escala e Operacionalização do AIOps

• Integração com ferramentas externas de observabilidade (ex.: pilha ELK, Moogsoft, Dynatrace)
• Operacionalização de modelos de ML em pipelines de observabilidade
• Boas práticas para AIOps em larga escala

Resumo e Próximos Passos