AI ile Monitoring & Observability

Bu bölüm, yapay zeka destekli monitoring, anomaly detection, log analizi, distributed tracing ve root cause analysis konularını kapsar.

1. AI ile Anomaly Detection

• Metrics ve log verilerinde otomatik anomali tespiti
• Threshold-free alerting, pattern recognition

2. Log Analizi ve Otomatik Kategorilendirme

• LLM tabanlı log parsing, error clustering
• Root cause suggestion, incident correlation

3. Distributed Tracing ve AI Destekli Analiz

• Trace propagation, span analizi, latency breakdown
• AI ile trace pattern analizi, bottleneck tespiti

4. Metrics ve KPI Analizi

• AI ile KPI trend analizi, capacity planning
• Predictive alerting, proactive incident prevention

5. Incident Response ve Otomasyon

• AI ile otomatik incident triage, escalation
• Self-healing, remediation önerileri

6. Prompt Engineering ve Observability Stratejileri

• Monitoring ve alerting için etkili prompt yazımı
• Otomatik raporlama, dashboard üretimi

7. Best Practices ve Sık Karşılaşılan Sorunlar

• False positive/negative yönetimi, explainability
• Güvenlik, gizlilik, veri kalitesi

Her başlık altında örnekler, araç kullanımı ve ileri seviye detaylar için ilgili alt bölümlere göz atabilirsiniz.