inflearn logo

Nhập môn AIOps — Vận hành IT phát hiện sự cố sớm bằng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo

Học hỏi phương pháp luận thực tiễn của AIOps để thoát khỏi tình trạng bão cảnh báo và ứng phó sự cố lặp đi lặp lại, từ đó dự đoán và tự động hóa các vấn đề dựa trên dữ liệu. Đây là bài giảng tập trung vào thực hành, đúc kết từ 20 năm kinh nghiệm vận hành, bao gồm các bước từ chuẩn bị dữ liệu, phát hiện bất thường đến phân tích nguyên nhân gốc rễ, có thể áp dụng ngay tại hiện trường mà không phụ thuộc vào bất kỳ sản phẩm cụ thể nào.

1 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

sentry
sentry
issue-tracking
issue-tracking
loki
loki
observability
observability
operation
operation
sentry
sentry
issue-tracking
issue-tracking
loki
loki
observability
observability
operation
operation

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Cách phân loại và ưu tiên hóa lượng lớn sự kiện phát sinh trong môi trường hạ tầng phức tạp dựa trên dữ liệu

  • Quy trình dự báo sự cố và phân tích nguyên nhân gốc rễ thông qua phân tích nhật ký (log) và phát hiện bất thường dựa trên học máy (machine learning)

  • Thiết kế đường ống AIOps có khả năng liên kết với các công cụ giám sát hiện có và chiến lược triển khai theo từng giai đoạn

[ Bạn sẽ học được những điều này ]

· Giải thích sự khác biệt giữa AIOps và giám sát truyền thống bằng ngôn ngữ của riêng mình · Thiết kế kết nối các chỉ số (metrics), nhật ký (logs) và dữ liệu truy vết (trace) thành một luồng duy nhất · Lựa chọn và tinh chỉnh phương pháp phát hiện bất thường vượt qua các ngưỡng cố định · Nhóm các cảnh báo dồn dập thành một sự cố duy nhất để giảm 88% lượng thông báo · 5 bước triển khai biện pháp xử lý tự động một cách an toàn và thiết kế các thiết bị bảo an · Lập lộ trình triển khai 90 ngày và cách chứng minh thành quả bằng con số cụ thể

[ Giới thiệu khóa học ]

Số lượng dashboard ngày càng tăng, nhưng sự cố vẫn luôn do người dùng báo trước

Thời đại còn vận hành một máy chủ vật lý, số lượng sự kiện phát sinh mỗi ngày chỉ khoảng trên dưới một trăm vụ. Bây giờ thì sao? Khi chuyển sang container và microservices, số lượng sự kiện mỗi ngày đã lên đến hàng chục nghìn đơn vị. Gấp 175 lần.

Tuy nhiên, năng lực xử lý của người xem vẫn giữ nguyên như cũ. Giới hạn số lượng cảnh báo mà một người có thể đánh giá nghiêm túc chỉ dừng lại ở mức vài chục trường hợp mỗi ngày. Việc lấp đầy khoảng cách đó bằng cách tuyển thêm người là điều không thể.

Vậy chuyện gì đã xảy ra? Họ tắt tiếng kênh thông báo. Họ nâng ngưỡng cảnh báo lên cao. Cuối cùng, ngay cả khi có thông báo thật sự, họ cũng không thể nhìn thấy được.

Khóa học này sẽ hướng dẫn cách vượt qua tình huống đó bằng dữ liệu và thuật toán

Cụm từ AIOps dạo gần đây được nhắc đến rất nhiều, nhưng các tài liệu liên quan lại chia thành hai thái cực. Một là tài liệu marketing tập trung vào giới thiệu sản phẩm, hai là giải thích thuật toán ở cấp độ luận văn. Ở giữa đó, đang thiếu những tài liệu hướng dẫn cho người vận hành thực tế biết phải bắt đầu làm gì vào thứ Hai tuần tới.

Khóa học này được tạo ra để lấp đầy khoảng trống đó. Nó không hướng dẫn cách sử dụng một sản phẩm cụ thể mà tập trung vào các nguyên lý thiết kế, đồng thời không chỉ liệt kê lý thuyết suông mà sẽ đi theo trình tự thời gian của các trường hợp sự cố thực tế.

Tôi sẽ cho bạn biết lý do thất bại trước

Lý do mà hầu hết các dự án AIOps tôi từng thấy thất bại không nằm ở công nghệ. Mà là ở thứ tự thực hiện.

Nếu bạn áp dụng những sản phẩm đắt tiền khi dữ liệu chưa sẵn sàng, kết quả để lại chỉ là những màn hình đẹp mắt. Nếu bắt đầu bằng học máy ngay từ đầu, bạn sẽ không thể giải thích được tại sao hệ thống lại phán đoán đó là bất thường, dẫn đến việc không ai tin tưởng kết quả. Còn nếu cố gắng áp dụng đồng thời cho toàn bộ hệ thống, sự quan tâm của tổ chức sẽ dập tắt trước khi đạt được thành quả đầu tiên.

Bài giảng này sẽ chỉ ra từng cái bẫy đó và đưa ra một trình tự thực tế bắt đầu từ nền tảng thống kê. Trong thực tế, 80% các trường hợp phát hiện cần thiết tại hiện trường có thể được giải quyết chỉ bằng đường trung bình động và độ lệch chuẩn.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Các kỹ sư DevOps và SRE từng có trải nghiệm bỏ lỡ các sự cố quan trọng do có quá nhiều cảnh báo.

  • Đội ngũ vận hành hạ tầng đã trang bị công cụ giám sát nhưng không thể khai thác dữ liệu một cách hiệu quả.

  • Quản trị viên hệ thống đang cân nhắc việc tự động hóa vận hành trong môi trường container và microservices

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Các lệnh Linux cơ bản và kinh nghiệm kiểm tra nhật ký hệ thống (system log)

  • Có kinh nghiệm sử dụng hoặc hiểu biết về các khái niệm cơ bản của các công cụ giám sát (Prometheus, Grafana, v.v.)

  • Ngữ pháp Python cơ bản và khả năng viết kịch bản (script) đơn giản

Xin chào
Đây là jjangkbg7719

Xác minh sự nghiệp

237

Học viên

12

Đánh giá

1

Trả lời

5.0

Xếp hạng

9

Các khóa học

Xin chào, tôi là Frank.

Tôi là một kỹ sư hạ tầng đã vật lộn với máy chủ trong hơn 20 năm qua. Bắt đầu từ việc vận hành máy chủ Linux, hiện tại tôi đang đảm nhận hạ tầng đám mây cho một dịch vụ thanh toán quy mô lớn. Công việc hàng ngày của tôi là chuyển đổi từ trung tâm dữ liệu sang AWS, xử lý hàng trăm instance và truy vết nguyên nhân sự cố vào lúc rạng sáng.

Lý do tôi tạo ra bài giảng này rất đơn giản.

Tôi thường xuyên nhận được những câu hỏi như thế này từ những người xung quanh: "Tôi đã kết nối được vào máy chủ rồi nhưng không biết phải làm gì tiếp theo." "Có quá nhiều loại instance, tôi nên chọn cái nào đây?" Đó cũng chính là những điểm mà bản thân tôi từng gặp bế tắc khi mới bắt đầu. Tuy nhiên, khi thử tìm kiếm thì tôi thấy hầu hết các tài liệu đều được viết dành cho những người đã biết rồi.

Vì vậy, tôi đã quyết định tạo ra một bài giảng mà bản thân tôi từng ước rằng mình có được khi mới bắt đầu học.

Nguyên tắc bài giảng của tôi có ba điều.

Thứ nhất, tôi không bắt bạn phải học thuộc lòng mà sẽ giúp bạn hiểu rõ vấn đề. Thay vì liệt kê danh sách các câu lệnh, tôi sẽ giải thích lý do tại sao chúng ta lại sử dụng chúng.

Thứ hai, mạnh dạn loại bỏ những gì không cần thiết. Tôi không làm tăng thời lượng bằng cách đưa vào những nội dung không có ích ngay lập tức cho người mới bắt đầu.

Thứ ba, tôi cũng nói về những gì không hiệu quả. Thay vì chỉ liệt kê các ưu điểm, tôi cũng chỉ rõ những trường hợp nào nó không phù hợp. Bởi vì đối với những người phải đưa ra quyết định tại hiện trường, điều đó còn quan trọng hơn.

Nếu sau khi nghe bài giảng, bạn có cảm giác rằng "À, mình có thể bắt đầu xem từ đây được rồi" thì mục tiêu của tôi đã hoàn thành.

Nếu có bất kỳ thắc mắc nào, hãy cứ thoải mái để lại câu hỏi nhé.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

38 bài giảng ∙ (35phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của jjangkbg7719

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

6 ₫

68%

477.174 ₫