AIOps Kurs i Sverige

En AIOps-rörledning byggd helt med öppen källkodsverktyg gör det möjligt för team att skapa kostnadseffektiva och flexibla lösningar för övervakning, avvikelseupptäckt och intelligenta varningar i produktionsmiljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ingenjörer som vill bygga och distribuera en slut-till-slut AIOps-rörledning med verktyg som Prometheus, ELK, Grafana och anpassade ML-modeller.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Designa en AIOps-arkitektur med endast öppen källkodskomponenter.
• Samla in och normalisera data från loggar, mått och spår.
• Använda ML-modeller för att upptäcka avvikelser och förutspå händelser.
• Automatisera varningar och åtgärder med öppna verktyg.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Mycket övningar och praktik.
• Händer-på implementation i en live-labbmiljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.

Företagsplattformar AIOps som Splunk, Moogsoft och Dynatrace erbjuder kraftfulla funktioner för att upptäcka avvikelser, korrelera varningar och automatisera svar i stora IT-miljöer.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till IT-team på företagsnivå med mellanavancerad kunskap som vill integrera AIOps-verktyg i sin befintliga övervakningsstack och operativa arbetsflöden.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och integrera Splunk, Moogsoft och Dynatrace i en sammanhållen AIOps-arkitektur.
• Korrelera mått, loggar och händelser över fördelade system med AI-drivna analyser.
• Automatisera incidentdetektering, prioritering och svar med inbyggda och anpassade arbetsflöden.
• Optimerar prestanda, minskar MTTR och förbättrar operativ effektivitet på företagsnivå.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska uppgifter.
• Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.

Alternativ för att anpassa kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) används alltmer för att förutse incidenter innan de inträffar och automatisera huvudorsaksanalys (RCA) för att minimera nedtid och accelerate lösningstid.

Detta instruktörledda, live-träning (online eller på plats) är riktat till avancerade IT-professionals som vill implementera prediktiv analys, automatisera åtgärder och designa smarta RCA-arbetsflöden med hjälp av AIOps-verktyg och maskininlärningsmodeller.

Efter detta träningspass kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna ML-modeller för att upptäcka mönster som leder till systemfel.
• Automatisera RCA-arbetsflöden baserat på korrelation av loggar och mått från flera källor.
• Integrera alarm- och åtgärdsprocesser i befintliga plattformar.
• Distribuera och skalera smarta AIOps-pipeliner i produktionsmiljöer.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Prometheus och Grafana är bredt använta verktyg för observabilitet i modern infrastruktur, medan maskininlärning förbättrar dessa verktyg med prediktiva och intelligenta insikter för att automatisera operationsbeslut.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till observabilitetsprofessionella på mellanavancerad nivå som vill modernisera sin övervakningsinfrastruktur genom att integrera AIOps-praktiker med hjälp av Prometheus, Grafana och ML-tekniker.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Prometheus och Grafana för observabilitet över system och tjänster.
• Samla in, lagra och visualisera högkvalitativa tidsserieuppgifter.
• Använda maskininlärningsmodeller för anomalidetektering och prognoser.
• Bygga intelligenta varningsregler baserade på prediktiva insikter.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händs-på implementation i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) är en metod som använder maskininlärning och analys för att automatisera och förbättra IT-operationer, särskilt inom områdena övervakning, incidentidentifiering och reaktion.

Denna instruktörspådriven, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till mellannivån IT-operationsprofiler som vill implementera AIOps-tekniker för att korrelera metrik och loggar, minska varningsbrus och förbättra övervakningen genom intelligenta automatiseringar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och arkitekturen för AIOps-plattformar.
• Korrelera data från loggar, metrik och spårningar för att identifiera rotorsaker.
• Minska varningsbrus genom intelligenta filter och brussuppression.
• Använda open-source- eller kommersiella verktyg för att övervaka och reagera på incidenter automatiskt.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska uppgifter.
• Hands-on-implementering i en live-labbmiljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att arrangera.

Denna handleda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) vänder sig till ingenjörer inom observabilitet och SRE som vill integrera LLMs och AI i sina arbetsflöden för övervakning, aviseringar och analys av incidenter.

Den här instruktörsledda, direkta utbildningen i Sverige (online eller på plats) vänder sig till SRE- och DevOps-ingenjörer som vill designa, bygga och säkert distribuera AI-agenter för autonom IT-drift.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) vänder sig till ML-ingenjörer och plattformslag som behöver bygga robusta operativa pipelines för LLM-drivna applikationer i skala.

Denna instruktörledd, live-training i Sverige (online eller på plats) är riktad till säkerhets- och ML-ingjärare som behöver identifiera, testa och försvara mot attacker mot ML-modeller och LLM-drivna applikationer.