Prometheus、Grafana、およびMLを用いたAIOpsの実装のトレーニングコース

オープンソースツールによるAIOpsの概要

• AIOpsの概念とメリットの概要
• ObservabilityスタックにおけるPrometheusとGrafanaの役割
• AIOpsにおけるMLの位置づけ：予測的分析 vs. リアクティブ分析

PrometheusとGrafanaの設定

• 時系列データの収集のためのPrometheusのインストールおよび設定
• リアルタイムメトリクスを用いたGrafanaダッシュボードの作成
• エクスポートア、リレーベルリング、サービスディスカバリの探索

MLのためのデータ前処理

• Prometheusメトリクスの抽出と変換
• アノマリ検出および予測のためのデータセットの準備
• Grafanaの変換機能またはPythonパイプラインの利用

アノマリ検出における機械学習の適用

• アウター検出のための基本的なMLモデル（例：Isolation Forest、One-Class SVM）
• 時系列データを用いたモデルの訓練と評価
• Grafanaダッシュボードにおけるアノマリの可視化

MLを用いたメトリクスの予測

• 単純な予測モデルの構築（ARIMA、Prophet、LSTMの紹介）
• システム負荷またはリソース使用量の予測
• 予測に基づく早期アラートおよびスケーリング判断の利用

MLをアラートおよび自動化と統合する

• MLの出力またはしきい値に基づくアラートルールの定義
• Alertmanagerと通知ルーティングの使用
• アノマリ検出時のスクリプトまたは自動化ワークフローのトリガー

AIOpsのスケーリングと運用化

• 外部Observabilityツールの統合（例：ELKスタック、Moogsoft、Dynatrace）
• ObservabilityパイプラインにおけるMLモデルの運用化
• スケールにおけるAIOpsのベストプラクティス

まとめと次のステップ