🤖 این کتاب نشون میده که AIOps چطور داره چشم‌انداز Observability رو برای سیستم‌های Cloud-Native و حتی زیرساخت‌های سنتی متحول میکنه. در طول کتاب یاد میگیری چطور سرویس‌های مقاوم، مقیاس‌پذیر و هوشمند طراحی، مانیتور و عملیاتی کنی؛ اون هم با استفاده از بینش‌های پویا و مبتنی بر هوش مصنوعی که تصمیم‌گیری عملیاتی رو سریع‌تر و دقیق‌تر میکنن.

🔥 ویژگی‌های کلیدی

📡 این کتاب Observability و AI رو به‌عنوان یک رویکرد عملیاتی یکپارچه بررسی میکنه، نه دو حوزه جدا از هم.

🧩 با استفاده از یک Case Study پیوسته، مفاهیم فصل‌ها به هم متصل میشن و سناریوهای واقعی مهندسی بهتر درک میشن.

⚙️ تمرکز اصلی کتاب روی تکامل بلوغ عملیاتی از سیستم‌های واکنشی (Reactive) به سیستم‌های پیشگیرانه (Proactive و Preventive) هست.

📘 با خرید نسخه چاپی یا Kindle، نسخه PDF کتاب هم به‌صورت رایگان ارائه میشه.

📖 توضیحات کتاب

☁️ امروزه Observability برای ساخت و نگهداری سیستم‌های توزیع‌شده Cloud-Native کاملاً ضروریه. ابزارهایی مثل OpenTelemetry استانداردسازی جمع‌آوری داده‌های مانیتورینگ رو انجام دادن و حالا هوش مصنوعی داره نحوه استخراج ارزش از حجم عظیم داده‌های Observability رو متحول میکنه.

🛠️ این کتاب قدم‌به‌قدم بهت یاد میده چطور یک زیرساخت Observability مقیاس‌پذیر پیاده‌سازی کنی، بهره‌وری تیم مهندسی رو با AI افزایش بدی و Observability رو در کل چرخه SDLC ادغام کنی؛ مخصوصاً با استفاده از Internal Developer Platform‌های مدرن و Self-Service.

📊 در ابتدای مسیر، مفاهیم پایه Observability رو یاد میگیری و بعد میبینی که AIOps چطور در Signal Correlation، تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) و تحلیل ریشه خطا (Root Cause Analysis) کمک میکنه.

🧠 کتاب با مثال‌های واقعی توضیح میده چطور AIOps رو پیاده‌سازی کنی، Pipelineهای تشخیص proactive بسازی و فرآیندهای تشخیص و اصلاح خطا رو اتوماتیک کنی.

🔍 همچنین با بهترین روش‌های توسعه Observability با استفاده از ابزارهایی مثل OpenTelemetry، Prometheus، Grafana، Dynatrace، Datadog و New Relic آشنا میشی و یاد میگیری چطور این ابزارها رو کنار مدل‌های Machine Learning استفاده کنی تا سیستم‌هایی دقیق، امن و بهینه داشته باشی.

🔐 علاوه بر این، نحوه Benchmark کردن، اندازه‌گیری و ایمن‌سازی پیاده‌سازی AIOps رو یاد میگیری و درک عملی خوبی از Software Compliance و تأثیرش روی سیستم‌ها به دست میاری.

🚀 در پایان کتاب، آماده میشی تا راهکارهای Observability مبتنی بر AIOps طراحی و پیاده‌سازی کنی؛ راهکارهایی که سیستم‌های Cloud-Native رو مقاوم‌تر، کارآمدتر و امن‌تر میکنن.

🎯 چیزهایی که یاد میگیری

🪵 ساخت Pipelineهای Observability برای Logs، Metrics، Traces و Events

📏 پیاده‌سازی استانداردهایی مثل OpenTelemetry و Prometheus

🔗 همبسته‌سازی سیگنال‌ها از چندین منبع برای مدیریت بهتر Incidentها

🤖 استفاده از AI/ML برای تشخیص ناهنجاری و تحلیل ریشه خطا

🏗️ طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر برای مانیتورینگ هوشمند

♻️ خودکارسازی تاب‌آوری سیستم‌ها با استفاده از Self-Healing و Agentهای Remediation

👥 این کتاب برای چه کسانی مناسبه؟

💻 این کتاب برای مهندس‌های نرم‌افزار و لیدرهای فنی‌ای مناسبه که در تیم‌هایی با مسئولیت عملیاتی کار میکنن؛ مثل Platform Engineering، SRE، DevOps یا توسعه اپلیکیشن.

⚡ اگر تیم شما مسئول ساخت و نگهداری سیستم‌های نرم‌افزاری مقاوم، سریع و پایدار هست و میخواید قابلیت‌های AIOps رو وارد Workflowهای عملیاتی خودتون کنید، این کتاب دقیقاً برای شما نوشته شده.

📑 فهرست مطالب

1. از Monitoring و Observability تا AIOps
2. فصل 1: Observability؛ هنر تبدیل داده به بینش
3. فصل 2: فیل حاضر در اتاق؛ هوش مصنوعی
4. فصل 3: از Observability تا AIOps و مسئله‌هایی که امروز حل میکنه
5. فصل 4: شرکت ACME Financial Services؛ پیاده‌سازی AIOps
6. بخش 2: گسترش به سمت چپ؛ انتقال AIOps به Platform Engineering
7. فصل 5: دموکراتیک‌سازی Observability؛ مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های Self-Service
8. فصل 6: Agentهای Observability؛ مثال‌های واقعی
9. فصل 7: شرکت ACME Financial Services؛ حرکت از AIOps به Platformهای Agentic
10. بخش 3: از AI Assistantها تا معماری‌های Self-Driving
11. فصل 8: تکامل عملیات؛ از Proactive تا Preventive و معماری Self-Driven
12. فصل 9: آینده بدون چالش وجود نداره
13. فصل 10: شرکت ACME Financial Services؛ آینده AI چطور شرکت ما رو شکل میده؟
14. فصل 11: فعال‌سازی مزایای اختصاصی شما

👨‍💻 درباره نویسندگان

🧠 هیلاری لیپسینگ یک متخصص خودآموخته و از افراد باسابقه در استارتاپ‌هاست که همیشه فناوری‌های جدید رو برای حل مسئله‌ها یاد گرفته و استفاده کرده. او در تمام بخش‌های فرآیند تحویل نرم‌افزار فعالیت داشته و مهارت‌های خودش رو ابتدا به‌عنوان Quality Engineer توسعه داده. هیلاری در حال حاضر به‌عنوان Senior Principal Site Reliability Engineer در شرکت Red Hat روی پلتفرم‌های مبتنی بر Kubernetes کار میکنه و علاقه زیادی به GitOps، CI، فرآیندهای مقیاس‌پذیر و مستندسازی خوب برای توسعه‌دهنده‌ها داره.

🌐 آندریاس گرابنر یک Technical Advocate در حوزه Observability و تصمیم‌گیری داده‌محوره. او به‌عنوان CNCF Ambassador و عضو تیم DevRel شرکت Dynatrace فعالیت میکنه و روی آموزش جامعه جهانی مهندسی نرم‌افزار در زمینه ساخت سرویس‌های مقاوم، امن و پایدار تمرکز داره. علاقه اصلی او از سال‌ها پیش روی Performance Engineering و کیفیت نرم‌افزار بوده.

⚙️ رابرت رَتی یک مهندس نرم‌افزار و پلتفرم باسابقه‌ست که در شرکت‌های کوچک و بزرگ حوزه‌های قانون‌گذاری‌شده مثل ارتباطات بی‌سیم و خدمات مالی کار کرده. تمرکز اصلی او روی کاهش نویز عملیاتی و کمک به تیم‌ها برای تمرکز روی خلق ارزش تجاریه. او در طراحی پروژه‌ها به نگهداشت‌پذیری، سازگاری، تجربه کاربری مناسب و بهره‌وری اهمیت زیادی میده و در حال حاضر Engineering Manager شرکت Second Front هست.

Discover how AIOps is transforming the observability landscape for cloud-native and traditional systems. Learn how to build, monitor, and operate resilient services using AI-drive dynamic insights for smarter and more scalable operations

Key Features

• Bridges observability and AI into a unified operational approach rather than treating them as separate domains
• Uses a continuous case study to connect concepts across chapters and reflect real-world engineering scenarios
• Focuses on evolving operational maturity from reactive to proactive and preventive systems
• Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF eBook

Book Description

Observability is mandatory for building and operating cloud-native distributed systems. Tools like OpenTelemetry have standardized how observability data is sourced, and AI now transforms how we extract value from the vast amounts of observability data generated by modern systems. This book guides you in implementing scalable observability, improving engineering efficiency with AI, and integrating observability throughout the Software Development Lifecycle (SDLC) via modern self-service internal developer platforms.

You'll start with observability basics and learn how AIOps enhances signal correlation, anomaly detection, and root-cause analysis. Using real-world examples, the book demonstrates how to implement AIOps, build proactive detection pipelines, and automate diagnostics and remediation. You'll explore best practices for expanding observability using OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Dynatrace, Datadog, and New Relic alongside machine learning models, ensuring your systems are accurate, efficient, and secure.

You'll also learn how to benchmark, measure, and secure your AIOps implementation, and gain a practical understanding of software compliance and how it applies to your systems. By the end of this book, you'll be ready to design and deliver AIOps-enabled observability solutions that make cloud-native systems more resilient, efficient, and secure.

What you will learn

• Build observability pipelines for logs, metrics, traces and events
• Implement standards such as OpenTelemetry and Prometheus
• Correlate signals from multiple sources for better incident triage
• Apply AI/ML for anomaly detection and root cause analysis
• Design scalable architectures for intelligent monitoring
• Automate resiliency through self-healing and remediation agents

Who this book is for

This book is for Software engineers and engineering leaders working on teams with operational responsibilities, such as platform engineering, site reliability engineering (SRE), DevOps, or application development, who want to integrate AIOps capabilities into their workflows will benefit from this book. If your team is responsible for building and running high-performing, resilient software systems, this book is for you.

Observability is mandatory for building and operating cloud-native distributed systems. Tools like OpenTelemetry have standardized how observability data is sourced, and AI now transforms how we extract value from the vast amounts of observability data generated by modern systems.

Table of Contents

Part 1: From Monitoring via Observability to AIOps

Chapter 1: Observability: The Art of Turning Data into Insights

Chapter 2: The Elephant in the Room: Artificial Intelligence

Chapter 3: From Observability to AIOps and the Use Cases it Solves Today

Chapter 4: ACME Financial Services: Implementing AIOps

Part 2: Expanding Left: Moving AIOps into Platform Engineering

Chapter 5: Democratizing Observability: A Primer to Self-Service Platforms

Chapter 6: The Observability Agent: Real-Life Use Cases

Chapter 7: ACME Financial Services: How to Move from AIOps to Agentic Platforms

Part 3: From AI Assistants to Self-Driving Architectures

Chapter 8: Evolving Operations: Proactive > Preventive > Self- Driven Architecture

Chapter 9: No Future Without Challenges

Chapter 10: ACME Financial Services: How Will the AI Future Shape Our Company?

Chapter 11: Unlock Your Exclusive Benefits

About the Authors

Hilliary Lipsig is an autodidact and start-up veteran who has frequently learned and applied technologies to get a job done. She's had her hand in every part of the application delivery process, honing her skills originally as a quality engineer. Hilliary is an IT polyglot, able to talk the lingo of both the Operations and Development teams. She's currently a senior principal site reliability engineer at Red Hat Inc., working on Kubernetes-based platforms. She's passionate about GitOps, continuous integration, scalable processes, consistency in tooling, and good developer documentation. Her open source activities include contributions to the CNCF Glossary, and she's a member of the Code of Conduct Committee for the Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Andreas Grabner is a technical advocate for making distributed systems observable and making automated data-driven decisions across the software development lifecycle. In his capacity as a CNCF ambassador and a DevRel at Dynatrace, he connects and educates global software engineering communities on building and continuously validating digital services for resiliency, high availability, and security. Since his early days, he has been passionate about software quality and performance engineering, as it results in building excellent digital products. Andi uses his advocacy platforms to share best practices on topics such as observability, progressive delivery, DevOps, site reliability engineering, platform engineering, and digital business operations!

Robert Rati is a software and platform engineer veteran of small, medium, and large corporations in regulated industries ranging from wireless communications to the financial sector. He is passionate about reducing noise and enabling teams to focus on creating business value. He emphasizes maintainability, consistency, user friendliness, and productivity when planning and implementing projects. He is currently an engineering manager with Second Front.