AIOps működés közben: Incidens-előrejelzés és gyökérkautomatizálás Képzés

Az AIOps (Művészeti Intelligencia az IT Műveletekhez) egy olyan gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzést alkalmaz az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitorozás, incidens észlelés és válaszadás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű IT műveleti szakembereknek szól, akik AIOps technikákat szeretnének alkalmazni a metrikák és naplók korrelálására, a riasztási zaj csökkentésére és a megfigyelhetőség javítására intelligens automatizáció segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AIOps platformok alapelveit és architektúráját.
• Naplók, metrikák és nyomok adatainak korrelálásával azonosítani a gyökér okokat.
• Csökkenteni a riasztási fáradtságot intelligens szűréssel és zajcsökkentéssel.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használatával automatikusan monitorozni és reagálni az incidensekre.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Egy teljes egészében nyílt forráskódú eszközökkel felépített AIOps folyamat lehetővé teszi a csapatok számára, hogy költséghatékony és rugalmas megoldásokat tervezzenek a megfigyelhetőség, anomáliadetektálás és intelligens riasztás területén éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű mérnököknek szól, akik egy teljes körű AIOps folyamatot szeretnének felépíteni és üzembe helyezni olyan eszközök segítségével, mint a Prometheus, ELK, Grafana és egyéni ML modellek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AIOps architektúra tervezése kizárólag nyílt forráskódú komponensekkel.
• Adatok gyűjtése és normalizálása naplókból, metrikákból és nyomkövetésekből.
• ML modellek alkalmazása anomáliák észlelésére és incidensek előrejelzésére.
• Riasztások és szervizelés automatizálása nyílt eszközök segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati rész.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Az Enterprise AIOps platformok, mint például a Splunk, a Moogsoft és a Dynatrace, hatékony képességeket biztosítanak anomáliák észlelésére, riasztások korrelálására és válaszok automatizálására nagymértékű IT környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű vállalati IT csapatok számára készült, akik szeretnék integrálni az AIOps eszközöket a meglévő megfigyelhetőségi stackbe és működési munkafolyamataikba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Splunk, Moogsoft és Dynatrace konfigurálása és integrálása egy egységes AIOps architektúrába.
• Metrikák, naplók és események korrelálása elosztott rendszerekben AI-alapú elemzéssel.
• Incidensek automatikus észlelése, rangsorolása és válaszadása beépített és egyéni munkafolyamatokkal.
• Teljesítmény optimalizálása, MTTR csökkentése és működési hatékonyság javítása vállalati szinten.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Prometheus és a Grafana széles körben elterjedt eszközök a modern infrastruktúra megfigyelhetőségéhez, míg a gépi tanulás ezeket az eszközöket prediktív és intelligens betekintésekkel bővíti, hogy automatizálja az üzemeltetési döntéseket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű megfigyelhetőségi szakembereknek szól, akik modernizálni szeretnék a megfigyelő infrastruktúrájukat AIOps gyakorlatok integrálásával a Prometheus, Grafana és ML technikák segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Prometheus és Grafana konfigurálása rendszerek és szolgáltatások megfigyelhetőségéhez.
• Kiváló minőségű idősoros adatok gyűjtése, tárolása és vizualizációja.
• Gépi tanulási modellek alkalmazása anomália detekcióra és előrejelzésre.
• Intelligens riasztási szabályok létrehozása prediktív betekintések alapján.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.