AIOps in Action: Incident Prediction and Root Cause Automation Képzés

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) egy gyakorlat, amely a gépi tanulást és az elemzéseket alkalmazza az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitorozás, incidensfelismerés és válaszadás terén.

Ez az oktatóvezetett, élő vagy online tanfolyam középfokú IT műveleti szakembereknek szól, akik AIOps technikákat szeretnének implementálni azért, hogy összehasonlítsák a méréseket és a naplókat, csökkentsék az üzenetzajt, és javítsák az intelligens automatizálás által a monitorozhatóságot.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Értsék meg a AIOps platformok alapelveit és architektúráját.
• Adatokat korreláljanak a naplók, mérések és nyomkövetések között a gyökérokok azonosításához.
• Csökkentsék az üzenetfáradtságot intelligens szűréssel és zajcsökkentéssel.
• Nyílt forrású vagy kereskedelmi eszközöket használjanak az incidensek automatizált monitorozásához és válaszadásához.

A tanfolyam formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlófeladat.
• Kezdő feladatok végrehajtása élő laboratóriumi környezetben.

A tanfolyam testreszabási lehetőségek

• A tanfolyam testreszabásához keresse meg minket, hogy megbeszéljük.

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Enterprise AIOps platforms like Splunk, Moogsoft, and Dynatrace provide powerful capabilities for detecting anomalies, correlating alerts, and automating responses across large-scale IT environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level enterprise IT teams who wish to integrate AIOps tools into their existing observability stack and operational workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Configure and integrate Splunk, Moogsoft, and Dynatrace into a unified AIOps architecture.
• Correlate metrics, logs, and events across distributed systems using AI-driven analysis.
• Automate incident detection, prioritization, and response with built-in and custom workflows.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Prometheus és Grafana széles körben használt eszközök a modern infrastruktúra figyelhetőségéhez, míg a gépi tanulás előrejelző és intelligens bevallásokkal segíti ezeket az eszközöket az üzemeltetési döntések automatizálásában.

Ez az oktatóvezetett élő képzés (online vagy helyszínen) az intermediális szintű figyelhetőségi szakembereknek szánva, akik kíváncsiak arra, hogy integrálják a AIOps gyakorlatokat Prometheus, Grafana, és gépi tanulási technikák használatával modernizálva a figyelőinfrastruktúrájukat.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Prometheus és Grafana konfigurálására rendszerek és szolgáltatások figyelhetősége érdekében.
• Magas minőségű idősorozat-adatok gyűjtésére, tárolására és vizualizálására.
• Gépi tanulási modellek alkalmazására anomália- és előrejelzés céljából.
• Intelligens figyelmeztetési szabályok kialakítására előrejelző bevallások alapján.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Nagyon sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdőkézű implementáció élő-laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségek

• A képzés testreszabásának kéréséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a lehetséges megoldások megbeszéléséhez.