Kurzusleírás

Bevezetés a Prediktív AIOps-be

  • Áttekintés az IT műveletek előrejelező elemzéseiről
  • Adatforrások az előrejelezeshez (naplók, mérőadatok, események)
  • Kulcsfontosságú fogalmak a sorok előrejelezésében és anomália mintázatokban

Incidens Előrejelező Modellek Tervezése

  • Korábbi incidensek és rendszer viselkedés címkézése
  • Modell kiválasztása és tanítása (pl., LSTM, Random Forest, AutoML)
  • Modell teljesítményének értékelése és hamis pótlás kezelése

Adatgyűjtés és Jellemzők Tervezése

  • Napló- és mérőadatok beviteli modellekhez történő behozatala és igazítása
  • Strukturált és nem strukturált adatból jellemzők kivonása
  • Zajok és hiányzó adatok kezelése az operációs csövekben

Gyökelnegyed Elemzés (RCA) Automatizálása

  • Szolgáltatások és infrastruktúra grafikon alapú korrelációja
  • ML segítségével eseményláncokból való valószínű gyökelnegyedek levezetése
  • Gyökelnegyed elemzés vizualizálása topológiai felismeréssel rendelkező irányítópultokon

Javítás és Folyamat Automatizálása

  • Integráció automatizálási platformokkal (pl., Ansible, Rundeck)
  • Visszavonás, újraindítás vagy forgalom átirányítás indítása
  • Automatizált beavatkozások naplózása és dokumentálása

Intelligens AIOps Csövek Skálázása

  • MLOps a megfigyelés szempontjából: újratanítás és modell verziózás
  • Valós idejű előrejelezesek futtatása különböző csomópontokon
  • Üzemkörnyezetben AIOps üzembe helyezésének legjobb gyakorlatai

Esetenek Tanulmányozása és Gyakorlati Alkalmazások

  • Valós incidensadatok elemzése prediktív AIOps modellekkel
  • RCA csővezetékek üzembe helyezése szintetikus és éles adatokkal
  • Ipari esetek áttekintése: felhőszolgáltatások meghibásodása, mikroszolgáltatások instabilitása, hálózati leterheltség

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Tapasztalatok monitorozási rendszerekkel, például Prometheus-szel vagy ELK-vel
  • Python és alapvető gépi tanulás munkakörben való alkalmazásának ismerete
  • Ismeret az incidens kezelési folyamatokról

Célcsoport

  • Senior helyszíni megbízhatóság- és operációk mérnökök (SRE-k)
  • IT automatizálási architektúrák
  • DevOps és megfigyelési platform vezetők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák