Prometheus, Grafana 및 ML을 활용한 AIOps 구현 교육 과정

오픈 소스 도구를 활용한 AIOps 소개

• AIOps 개념 및 혜택 개요
• 관찰 가능성 스택에서의 Prometheus 및 Grafana
• AIOps에서 ML의 위치: 예측 분석 대 반응형 분석

Prometheus 및 Grafana 설정

• 시계열 데이터 수집을 위한 Prometheus 설치 및 구성
• 실시간 metriks를 사용하여 Grafana에서 대시보드 생성
• Exporter, 리레이블링, 서비스 디스커버리 탐색

ML을 위한 데이터 전처리

• Prometheus 메트릭 추출 및 변환
• 이상치 탐지 및 예측을 위한 데이터셋 준비
• Grafana의 변환 또는 Python 파이프라인 사용

이상치 탐지를 위한 기계 학습 적용

• 아웃라이어를 탐지하는 기본 ML 모델 (예: Isolation Forest, One-Class SVM)
• 시계열 데이터 기반 모델 학습 및 평가
• Grafana 대시보드에서 이상치 시각화

ML을 활용한 메트릭 예측

• 간단한 예측 모델 구축 (ARIMA, Prophet, LSTM 소개)
• 시스템 부하 또는 자원 사용량 예측
• 조기 알림 및 스케일링 결정을 위한 예측 활용

알림 및 자동화와의 ML 통합

• ML 출력 또는 임계값 기반 알림 규칙 정의
• Alertmanager 및 알림 라우팅 사용
• 이상치 탐지 시 스크립트 또는 자동화 워크플로우 트리거

AIOps 스케일링 및 운영화

• 외부 관찰 가능성 도구 통합 (예: ELK 스택, Moogsoft, Dynatrace)
• 관찰 가능성 파이프라인에서 ML 모델 운영화
• 대규모 AIOps를 위한 모범 사례

요약 및 다음 단계