Vállalati AIOps a Splunk, Moogsoft, és a Dynatrace-al Képzés

AIOps (Mesterséges Intelligencia IT Műveletcélja) egyre gyakrabban használatos incidensek előrejelzésére, valamint a gyökelnegyed elemzés (RCA) automatizálására, hogy csökkentsse az időt a szervízrégiókon és gyorsítsa a probléma megoldását.

Ez a tanár vezetett, élőképes képzés (online vagy helyszíni) a haladó IT szakembereknek szánt, akik előrejelező elemzéseket szeretnének implementálni, automatizálni a javításokat és intelligens RCA folyamatokat tervezni az AIOps eszközök és gépi tanulási modellek segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Készíteni és tanítani gépi tanulási modelleket rendszerszámadásokhoz vezető minták felismerésére.
• Automatizálni a gyökelnegyed elemzés folyamatát több forrásból származó napló és mérés adatok korrelációján alapulóan.
• Integrálni a riasztási és javítási folyamatokat meglévő platformokba.
• Üzemkörnyezetben üzembe helyezni és skálázni az intelligens AIOps csövet.

Képzés Formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi implementáció élő labor környezetben.

Képzés Testreszabási Opciók

• A képzés testreszabásának kérése érdekében lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

AIOps (Mesterséges Intelligencia IT Műveletök) egy gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzést alkalmaz az IT műveletek automatizálására és javítására, különösen a monitoring, incidens észlelés és reakció területén.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) középhosszú szintű IT műveletek szakemberekre irányul, akik szeretnének AIOps technikákat alkalmazni a metrikák és naplók összefüggéseként, riasztás zajcsökkentésével, valamint intelligens automatizációval való megfigyelhetőség javításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AIOps platformok elveit és architektúráját.
• Összefüggések kialakítása naplók, metrikák és nyomkövetések között gyökér okok azonosításához.
• Riasztás fáradtság csökkentése intelligens szűrés és zajcsökkentés segítségével.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használata incidensek automatikus figyelésére és reakcióra.

Képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdeményezés egy élő labor környezetben.

Képzés személyre szabható opciói

• Egyéni képzés kérése ez a tanfolyam, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Egy teljesen nyílt forráskódú eszközökből épített AIOps pipeline lehetővé teszi a csapatok számára, hogy költséghatékony és rugalmas megoldásokat tervezzek az éles környezetekben történő monitorozáshoz, anomáliák észleléséhez és intelligens figyelmeztetésekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azokat a haladó szintű mérnököket célozza meg, akik szeretnék építeni és telepíteni egy végponttól-végpontig AIOps pipeline-t olyan eszközökkel, mint a Prometheus, ELK, Grafana, és saját ML modellekkel.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Nyílt forráskódú komponensek segítségével AIOps architektúrát tervezni.
• Naplók, metrikák és nyomkövetésekből adatok gyűjtéséhez és normálizálásához.
• ML modellek alkalmazásához az anomáliák észleléséhez és a balesetek előrejelzéséhez.
• Figyelmeztetések és javítások automatikus műveleteinek biztosításához nyílt eszközökkel.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sokat gyakorolunk és gyakorlunk.
• Élő-labor környezetben történő kézi implementáció.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Prometheus és Grafana széles körben használt eszközök a modern infrastruktúrában történő figyelhetőség érdekében, miközben a gépi tanulás előrejelző és intelligens bevallásokkal segíti ezeket az eszközöket az üzemeltetési döntések automatizálásában.

Ez az oktatóvezetett élő (online vagy helyszíni) képzés az intermedier figyelhetőségi szakembereket célozza, akik modernizálni szeretnék a monitoring infrastruktúrájukat AIOps gyakorlatok beépítésével Prometheus, Grafana és gépi tanulás (ML) technikák segítségével.

A képzés befejeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Prometheus és Grafana konfigurálására a rendszerek és szolgáltatások figyelhetőségének biztosítása érdekében.
• Minőségi idősoradaták gyűjtésére, tárolására és vizualizálására.
• Anomáliák detektálására és előrejelzésére alkalmas ML modellek alkalmazására.
• Előrejelző bevallásokon alapuló intelligens figyelmeztetési szabályok létrehozására.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-labor környezetben történő gyakorlatok végrehajtása.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez keressük fel minket, hogy megtudhassuk, milyen módon tudunk segíteni.