دانلود کتاب آموزشی AIOps Foundation جلد اول

دوره آموزشی AIOps Foundation℠ توسط DevOps Institute طراحی شده است و به هدف آموزش مفاهیم و اصول استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در عملیات IT (AIOps) برای بهبود مدیریت زیرساخت‌ها و خدمات فناوری اطلاعات ارائه می‌شود. این دوره برای افرادی که می‌خواهند در حوزه AIOps تخصص پیدا کنند و درک عمیقی از پیاده‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی در عملیات IT داشته باشند، طراحی شده است. در ادامه، سرفصل‌های این دوره آورده شده است:

بخش 1: مقدمه‌ای بر AIOps

فصل 1. تعریف و مفهوم AIOps

• تعریف دقیق AIOps (هوش مصنوعی برای عملیات IT)

• فلسفه شکل‌گیری AIOps و ضرورت آن در تحول دیجیتال

• اجزای اصلی AIOps: جمع‌آوری داده، تجزیه و تحلیل، تصمیم‌گیری خودکار، و اقدام

فصل 2. اهمیت AIOps در دنیای مدرن IT

• رشد سریع سیستم‌های پیچیده، زیرساخت‌های ابری، میکروسرویس‌ها و نیاز به عملیات هوشمند

• نقش AIOps در مدیریت حجم عظیم داده‌های IT (داده‌های لاگ، مانیتورینگ، رخدادها و متریک‌ها)

• AIOps به‌عنوان نیروی محرکه برای SRE (Site Reliability Engineering) و DevOps

فصل 3. تفاوت AIOps با سایر رویکردهای سنتی IT Operations

• مقایسه AIOps با:

  • مانیتورینگ سنتی (Monitoring)

  • سیستم‌های مدیریت رخداد (Event Management)

  • اتوماسیون IT (IT Automation)

• مزایای تحلیل پیش‌بینانه در مقابل پاسخ واکنشی سنتی

• هوشمندسازی تصمیم‌گیری‌ها در مقابل قوانین ایستا

فصل 4. اهداف کلیدی AIOps

• بهبود کارایی و افزایش بهره‌وری تیم‌های IT Operations

• پیش‌بینی مشکلات پیش از وقوع

• کاهش زمان تشخیص و رفع حادثه (MTTD و MTTR)

• خودکارسازی تحلیل، تشخیص و واکنش به رخدادها

• بهینه‌سازی تخصیص منابع (Resource Optimization)

فصل 5. نیاز به AIOps در دنیای IT مدرن

• چالش‌های مدیریت سیستم‌های هیبریدی، چندابری (Multi-Cloud) و میکروسرویس‌ها

• افزایش داده‌های IT و عدم امکان تحلیل دستی

• نیاز به تصمیم‌گیری بلادرنگ (Real-time Decision Making)

• فشار کسب‌وکارها برای دسترسی پایدار و بدون اختلال به سرویس‌های دیجیتال

فصل 6. چالش‌های روش‌های سنتی مدیریت IT

• ناکارآمدی مانیتورینگ مبتنی بر آستانه‌های ثابت (Static Thresholds)

• افزایش زمان تشخیص و بازیابی در حوادث (High MTTD/MTTR)

• تحلیل جزیره‌ای داده‌ها و نبود دیدگاه یکپارچه

• عدم توانایی در پیش‌بینی رخدادهای بحرانی

فصل 7. مزایای به‌کارگیری AIOps برای سازمان‌ها

• کاهش هزینه‌های عملیاتی IT (OPEX)

• بهبود کیفیت خدمات (Service Quality) و تجربه مشتری (CX)

• ارتقاء اتوماسیون و کاهش بار کاری کارکنان

• تسریع در شناسایی و پاسخ به تهدیدات امنیتی

• فراهم کردن بینش عملیاتی بلادرنگ و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها

بخش 2: اصول AIOps

فصل 1. مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)

• تعریف هوش مصنوعی و تفاوت آن با یادگیری ماشین

• انواع یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و یادگیری تقویتی

• نقش AI و ML در خودکارسازی فرآیندهای IT Operations

فصل 2. کاربرد هوش مصنوعی در عملیات IT

• شناسایی الگوهای رفتاری سیستم‌ها از طریق یادگیری داده‌ها

• پیش‌بینی حوادث و مشکلات قبل از وقوع (Predictive Analysis)

• خودکارسازی تصمیمات و اقدامات اصلاحی در عملیات IT

فصل 3. داده‌های بزرگ (Big Data) در AIOps

• اهمیت داده‌های حجیم و متنوع در موفقیت پروژه‌های AIOps

• منابع تولید داده‌ها: لاگ‌های سیستم، مانیتورینگ، رویدادها و درخواست‌های کاربری

• ساختاردهی، تمیز سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های پیشرفته

فصل 4. جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها

• تکنیک‌های جمع‌آوری داده در محیط‌های IT (مانند Agent-based vs Agentless)

• ذخیره‌سازی داده‌ها در دیتابیس‌های NoSQL، Data Lakes و Data Warehouses

• تکنولوژی‌های پردازش داده: Batch Processing vs Real-Time Processing

فصل 5. تجزیه و تحلیل داده‌ها برای AIOps

• پردازش داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته

• تحلیل همبستگی (Correlation Analysis) برای شناسایی روابط میان رویدادها

• تحلیل زمان واقعی (Real-Time Analytics) برای پاسخ سریع به مشکلات

فصل 6. یادگیری ماشین در AIOps

• نحوه ساخت مدل‌های ML با استفاده از داده‌های IT

• آموزش (Training)، اعتبارسنجی (Validation) و تست (Testing) مدل‌های ML

• بهبود دقت مدل‌ها از طریق یادگیری پیوسته (Continuous Learning)

فصل 7. اهمیت همبستگی رویدادها (Event Correlation)

• تجمیع لاگ‌ها و رویدادها برای ایجاد دید یکپارچه از وضعیت سیستم

• شناسایی الگوهای رایج بروز خطاها

• فیلتر کردن رویدادهای غیرمهم و تمرکز بر رویدادهای بحرانی

فصل 8. نقش تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

• پیش‌بینی وقوع مشکلات براساس الگوهای داده‌های تاریخی

• استفاده از تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای جلوگیری از اختلالات سیستم

• بهبود کیفیت خدمات (QoS) از طریق واکنش‌های پیش‌دستانه

فصل 9. پردازش زبان طبیعی (NLP) در AIOps

• تحلیل لاگ‌های متنی و تیکت‌های پشتیبانی با تکنیک‌های NLP

• شناسایی خودکار مشکلات و دسته‌بندی تیکت‌ها با استفاده از NLP

• بهبود کارایی تیم پشتیبانی از طریق استخراج اطلاعات مفید از داده‌های متنی

بخش 3: ابزارها و فناوری‌های AIOps

فصل 1. معرفی کلی ابزارهای AIOps

• تعریف ابزارهای AIOps و نقش آن‌ها در خودکارسازی عملیات IT

• معیارهای انتخاب ابزار AIOps مناسب برای سازمان

فصل 2. ابزارهای مانیتورینگ و تجزیه و تحلیل

• آشنایی با ابزارهای تجاری و Open Source:

  • Splunk: تحلیل لاگ‌ها و رویدادهای IT

  • Moogsoft: تشخیص خودکار مشکلات (Event Correlation)

  • BigPanda: مدیریت آلارم‌ها و تجزیه و تحلیل رخدادها

  • Dynatrace: مانیتورینگ خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی

  • Datadog: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های زیرساختی و اپلیکیشنی

• مقایسه ویژگی‌ها، مزایا و معایب هر ابزار

• نقش مانیتورینگ در پیش‌بینی مشکلات قبل از وقوع

فصل 3. ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در AIOps

• آشنایی با پلتفرم‌های AI/ML مورد استفاده در AIOps:

  • TensorFlow: ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین

  • PyTorch: توسعه مدل‌های یادگیری عمیق

  • Scikit-Learn: مدل‌سازی یادگیری ماشین کلاسیک

  • H2O.ai: خودکارسازی مدل‌سازی داده‌های سازمانی

• نحوه ادغام مدل‌های ML با فرآیندهای مانیتورینگ

• نمونه‌های عملی استفاده از مدل‌های ML برای تشخیص ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection)

فصل 4. مدیریت داده‌های AIOps

• روش‌های جمع‌آوری، نگهداری و پردازش داده‌های مانیتورینگ

• ابزارهای جمع‌آوری داده:

  • Fluentd

  • Logstash

  • Beats

• اهمیت کیفیت داده در موفقیت پروژه‌های AIOps

• استفاده از ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) برای تحلیل داده‌های عظیم

فصل 5. یکپارچگی و اتصال داده‌ها در AIOps

• روش‌های اتصال داده‌های چندمنبعی (Logs, Metrics, Traces)

• اهمیت جریان‌های داده (Data Pipelines) در AIOps

• ابزارهای اتصال و تجمیع داده:

  • Apache Kafka: مدیریت جریان داده‌های بزرگ

  • Prometheus: ذخیره‌سازی و مانیتورینگ داده‌های Metrics

فصل 6. داشبوردها و مصورسازی داده‌ها

• اهمیت داشبوردهای هوشمند در تحلیل سریع مشکلات

• ساخت داشبوردهای AIOps:

  • Grafana: مصورسازی داده‌های مانیتورینگ

  • Kibana: ساخت گراف‌های تعاملی از داده‌های ELK

• معیارهای مهم برای طراحی داشبوردهای عملیاتی مؤثر

فصل 7. ویژگی‌های پیشرفته ابزارهای AIOps

• تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در مدیریت عملیات

• اتوماسیون واکنش به رخدادها (Automated Remediation)

• Self-Healing Systems: سیستم‌هایی که خودشان مشکلات را برطرف می‌کنند

فصل 8. چالش‌های انتخاب و پیاده‌سازی ابزار AIOps

• ملاحظات مربوط به سازگاری ابزار با زیرساخت موجود

• هزینه‌های پنهان، زمان آموزش تیم، و چالش‌های مهاجرت داده‌ها

• اهمیت انتخاب ابزار قابل ارتقاء و منعطف برای نیازهای آینده

بخش 4: پیاده‌سازی AIOps در سازمان‌ها

فصل 1. ارزیابی نیازمندی‌های AIOps

• تحلیل چالش‌های موجود در عملیات IT

• شناسایی اهداف کلیدی از پیاده‌سازی AIOps

• تعیین معیارهای موفقیت (Success Criteria)

فصل 2. طراحی نقشه راه پیاده‌سازی AIOps

• مراحل گام‌به‌گام اجرای پروژه AIOps

• انتخاب پروژه‌های آزمایشی (Pilot Projects)

• تعریف KPIs اولیه برای ارزیابی پیشرفت

فصل 3. انتخاب و یکپارچه‌سازی ابزارهای AIOps

• معیارهای انتخاب ابزار مناسب (قابلیت‌های AI/ML، سازگاری، مقیاس‌پذیری)

• مقایسه و ارزیابی ابزارهای AIOps (مثل Splunk, Moogsoft, BigPanda و …)

• استراتژی‌های یکپارچه‌سازی ابزارهای AIOps با زیرساخت موجود

فصل 4. آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه AIOps

• جمع‌آوری داده‌های مرتبط (مانیتورینگ، لاگ‌ها، رویدادها، Metrics)

• تمیز کردن، نرمال‌سازی، و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های AI/ML

• مدیریت کیفیت داده‌ها و رفع مشکلات داده‌های ناقص یا اشتباه

فصل 5. پیاده‌سازی مدل‌های AI و ML در عملیات IT

• انتخاب تکنیک‌های یادگیری ماشین مناسب (Supervised/Unsupervised)

• آموزش مدل‌های AI بر روی داده‌های IT واقعی

• استقرار مدل‌های پیش‌بینی خرابی‌ها، تحلیل الگوهای غیرمعمول و خودکارسازی پاسخ به رویدادها

فصل 6. اتصال AIOps به فرآیندهای ITSM (مدیریت خدمات فناوری اطلاعات)

• همگام‌سازی سیستم AIOps با فرآیندهای Incident Management، Problem Management، Change Management

• بهبود مدیریت حوادث (Incident Management) با تشخیص خودکار مشکلات

• پیاده‌سازی پاسخ خودکار به مشکلات (Auto-Remediation)

فصل 7. راهکارهای خودکارسازی پاسخ به رویدادها

• طراحی گردش‌های کاری (Workflows) خودکار برای حل مشکلات

• ترکیب AIOps با RPA (Robotic Process Automation) برای افزایش اتوماسیون

• ایجاد Playbookهای پاسخ به سناریوهای مختلف (Failure, Performance Degradation)

فصل 8. سنجش و بهینه‌سازی پروژه AIOps

• روش‌های ارزیابی اثربخشی AIOps (مثلاً MTTR Reduction، Incident Prediction Accuracy)

• بازبینی مستمر نتایج و بهینه‌سازی مدل‌ها و فرآیندها

• توسعه فرآیند Continuous Learning برای بهبود مداوم مدل‌های AI

فصل 9. مدیریت تغییرات و فرهنگ سازمانی در AIOps

• آماده‌سازی تیم‌های IT برای تغییر به سمت AIOps

• مدیریت مقاومت سازمانی (Organizational Resistance)

• آموزش تیم‌ها برای تعامل مؤثر با سیستم‌های AIOps