AIOps i praktiken: Incidentprediktion och automatisering av huvudorsaksanalys Träningskurs

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.

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.

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.