Açık Kaynak Araçlarla AIOps Hattı Oluşturma Eğitimi

Açık AIOps Mimarisi Tasarımı

• Açık AIOps hatlarındaki temel bileşenlerin genel görünümü
• Veri alımından uyarılara veri akışı
• Araç karşılaştırması ve entegrasyon stratejisi

Veri Toplama ve Toplama

• Prometheus ile zaman serisi verilerinin alınması
• Logstash ve Beats ile günlüklerin yakalanması
• Kaynaklar arası korelasyon için verilerin normalize edilmesi

Gözlemlenebilirlik Panelleri Oluşturma

• Grafana ile metriklerin görselleştirilmesi
• Kibana ile günlük analitiği panellerinin oluşturulması
• Operasyonel içgörüleri çıkarmak için Elasticsearch sorgularının kullanılması

Anomali Tespiti ve Olay Tahmini

• Gözlemlenebilirlik verilerinin Python hatlarına aktarılması
• Aşırı değer tespiti ve tahminleme için ML modellerinin eğitilmesi
• Gözlemlenebilirlik hattında canlı çıkarım için modellerin dağıtılması

Açık Kaynak Araçlarla Uyarı ve Otomasyon

• Prometheus uyarı kuralları ve Alertmanager yönlendirmesinin oluşturulması
• Otomatik yanıt için betiklerin veya API iş akışlarının tetiklenmesi
• Açık kaynaklı orkestrasyon araçlarının kullanılması (örn., Ansible, Rundeck)

Entegrasyon ve Ölçeklenebilirlik Düşünceleri

• Yüksek hacimli veri alımının ve uzun vadeli saklamanın yönetimi
• Açık kaynaklı yığınlar içinde güvenlik ve erişim kontrolü
• Her katmanın bağımsız olarak ölçeklendirilmesi: alım, işleme, uyarı

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Genişletmeler

• Vaka çalışmaları: performans ayarlaması, kesinti önleme ve maliyet optimizasyonu
• Hatların izleme araçları veya hizmet grafikleriyle genişletilmesi
• Üretimde AIOps'i çalıştırma ve bakım için en iyi uygulamalar

Özet ve Sonraki Adımlar