AIOpsの実践：インシデント予測と根本原因分析の自動化のトレーニングコース

予測的AIOpsの紹介

• IT運用における予測分析の概要
• 予測用のデータソース（ログ、メトリック、イベント）
• 時系列予測と異常パターンの主要な概念

インシデント予測モデルの設計

• 過去のインシデントとシステム挙動のラベリング
• モデルの選択と訓練（例：LSTM、Random Forest、AutoML）
• モデル性能の評価と偽陽性の取り扱い

データ収集と特徴量エンジニアリング

• モデル入力用のログおよびメトリックデータのインジェストとアライメント
• 構造化データと非構造化データからの特徴量抽出
• 運用パイプラインにおけるノイズと欠損データの取り扱い

根本原因分析（RCA）の自動化

• サービスとインフラストラクチャのグラフベースの相関
• イベントチェーンからMLを用いて推定される根本原因を推論する
• トポロジー認識ダッシュボードによるRCAの可視化

是正とワークフローの自動化

• 自動化プラットフォームとの統合（例：Ansible、Rundeck）
• ロールバック、再起動、またはトラフィックのリダイレクトのトリガー
• 自動介入の監査と文書化

インテリジェントなAIOpsパイプラインのスケーリング

• オブザーバビリティ向けMLOps：再訓練とモデルのバージョン管理
• 分散ノード間でリアルタイムに予測を実行する
• 本番環境でのAIOpsデプロイメントのベストプラクティス

ケーススタディと実践的な応用

• 予測的AIOpsモデルを用いた実際のインシデントデータの分析
• シンセティックデータと本番データを使用したRCAパイプラインのデプロイメント
• 業界のユースケースのレビュー：クラウド障害、マイクロサービスの不安定性、ネットワーク劣化

まとめと次のステップ