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

A AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) egyre gyakrabban használják a problémák előrejelzésére és a gyökérprobléma-megoldás (RCA) automatizálására, hogy minimalizálják a leállásokat és gyorsítsák a problémamegoldást.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) az advanced szintű IT-szakembereknek szánt, akik a prediktív elemzés bevezetésére, a problémamegoldás automatizálására és az intelligens RCA munkafolyamatok tervezésére szeretnék használni a AIOps eszközöket és a gépészettani modelleket.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépészettani modellek készítésére és kiképzésére rendszerhibák előjelző minták felismerésére.
• Multi-source napló- és mértékadatok korrelációjára alapuló RCA munkafolyamatok automatizálására.
• Üzenő és problémamegoldási folyamatok integrálására a meglévő platformokba.
• Intelligens AIOps csövek telepítésére és skalálására termelési környezetben.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-labor környezetben történő gyakorlati implementáció.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• Ezen tanfolyam testreszabott formáját kérhetik, ha keresnek fel minket.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) egy gyakorlat, amely gépi tanulást és elemzéseket alkalmaz az IT operációk automatikusítására és javítására, különösen a monitorozás, incidensdetektálás és válaszadás terén.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés a középfokú IT operációs szakembereknek szól, akik implementálni szeretnék AIOps technikákat a mértékek és naplók korrelációjához, a jelek zaját csökkenteni és intelligens automatikussággal javítani az observabilitást.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a AIOps platformok elvei és architektúrája.
• Naplók, mértékek és nyomkövetések korrelációja az okok azonosításához.
• Intelligens szűréssel és zajcsökkentéssel csökkenti a jelek fáradtságát.
• Nyílt forráskódú vagy kereskedelmi eszközök használata az incidensek monitorozására és automatikus reagálására.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő laboratóriumi környezetben történő gyakorlati alkalmazás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabására kérjük, forduljon hozzánk.

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.