Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az Predictive AIOps-be
- Előrejelzési analitika áttekintése az IT műveletekben
- Adatforrások előrejelzéshez (naptárak, mérőadatok, események)
- Időszériás előrejelzés és anomália-minták kulcsfogalmai
Incident előrejelző modell tervezése
- Előzményes események és rendszerviselkedések jelölése
- Modellek kiválasztása és kiképzése (pl. LSTM, Random Forest, AutoML)
- Modellteljesítmény érzékelése és hamis-pozitív kezelése
Adatgyűjtés és jellemzőmérő módszerek
- Log és mérőadat bevitele és igazítása a modell inputjára
- Jelenszám kivonása struktúrált és nem struktúrált adatokból
- Zaj és hiányzó adatok kezelése a működési csővezetékekben
Automatikus Root Cause Analysis (RCA) tervezése
- Szolgáltatások és infrastruktúra grafon alapuló korrelációja
- Eseményláncok alapján való ML-esztétika
- RCA vizualizációja topológiai tudatos dashbordekkel
Megoldás és Workflow Automation
- Integráció automatikus platformokkal (pl. Ansible, Rundeck)
- Rollback, újraindítás vagy forgalomátirányítás kiváltása
- Automatikus beavatkozások ellenőrzése és dokumentálása
Intelligens AIOps csővezetékek skalázása
- MLOps a megfigyelhetőséghez: újratanítás és modell verziókezelés
- Valós idejű előrejelzés futtatása elosztott csomópontokon
- Legjobb gyakorlatok az intelligens AIOps termelési környezetekben történő telepítéséhez
Esettanulmányok és gyakorlati alkalmazások
- Valódi eseményadatok elemzése előrejelző AIOps modellekkel
- RCA csővezetékek telepítése szintetikus és termelési adatokkal
- Ipari esettanulmányok áttekintése: felhőbelesések, mikroszolgáltatások instabilitása, hálózati leépülés
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Prometheus vagy ELK típusú monitoring rendszerek tapasztalata
- Python ismerete és alapvető ismerete a gépi tanulás területéről
- Balesetkezelési folyamatok ismerete
Célközönség
- Szenior helyreállíthatósági mérnökök (SRE)
- IT automatizálási architektusok
- DevOps és figyelőberendezésvezetők
14 Órák