Курс за обучение по AI-Driven Observability: From Logs to LLM-Powered Insights
Traditional observability relies on dashboards, threshold alerts, and manual log diving. AI-driven observability transforms this with natural language querying of telemetry data, LLM-powered root cause analysis, anomaly detection using foundation models, and automated incident summaries that understand context.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at observability and SRE engineers who want to integrate LLMs and AI into their monitoring, alerting, and incident analysis workflows.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build natural language interfaces for querying Prometheus, Elasticsearch, and SQL-based observability stores.
- Implement LLM-powered log analysis and anomaly detection pipelines.
- Generate automated incident summaries and postmortem drafts from raw telemetry.
- Design AI-assisted root cause analysis workflows with evidence chaining.
- Integrate foundation models for time-series anomaly detection and forecasting.
- Deploy an AI-augmented on-call experience with smart alert enrichment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training, please contact us to arrange.
Съдържание и теми, включени в курса
The AI Observability Landscape
- From dashboards to conversations: the shift toward AI-augmented observability
- LLM capabilities relevant to observability: summarization, reasoning, pattern matching
- Architecture patterns: embedding AI into existing observability stacks
Natural Language Telemetry Querying
- Text-to-PromQL: translating natural language into monitoring queries
- NL querying for Elasticsearch, OpenSearch, and Loki log stores
- SQL generation from natural language for structured telemetry
- Building a query assistant agent with tool use and context awareness
LLM-Powered Log Analysis
- Automated log parsing and structuring with LLMs
- Anomaly detection in log streams using embedding similarity
- Log clustering and pattern discovery at scale
- Generating human-readable explanations from raw log sequences
Intelligent Alerting and Incident Enrichment
- Alert correlation and deduplication with semantic understanding
- Automated incident context gathering from runbooks, past incidents, and docs
- Smart alert routing based on content understanding and team expertise
- Reducing alert fatigue with AI-driven noise reduction
AI-Assisted Root Cause Analysis
- Hypothesis generation from multi-source telemetry correlation
- Evidence chaining: connecting symptoms across metrics, logs, and traces
- Guided troubleshooting with interactive AI diagnosis sessions
- Building a root cause analysis agent with progressive investigation
Automated Incident Response and Communication
- Generating incident summaries and status updates from telemetry
- Automated postmortem drafting with timeline reconstruction
- Stakeholder communication tailored to technical and executive audiences
- Runbook suggestion and automated remediation recommendations
ML for Observability
- Time-series forecasting for capacity planning and anomaly prediction
- Foundation models for zero-shot anomaly detection on metrics
- Embedding-based service dependency mapping and topology discovery
- Training and deploying lightweight ML models alongside observability pipelines
Production Deployment and Ethics
- Latency and cost considerations for real-time AI observability
- Data privacy: ensuring LLMs do not leak sensitive telemetry
- Human oversight: when AI diagnosis needs operator validation
- Measuring impact: MTTD, MTTR, and on-call experience metrics
Изисквания
- Experience with observability tools such as Prometheus, Grafana, Datadog, or OpenTelemetry.
- Familiarity with log management and metrics concepts.
- Basic Python scripting for data processing.
Audience
- SRE and observability engineers adopting AI-enhanced tooling.
- Platform engineers building next-generation monitoring pipelines.
- DevOps leads evaluating LLM integration into incident workflows.
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по AI-Driven Observability: From Logs to LLM-Powered Insights - Резервация
Курс за обучение по AI-Driven Observability: From Logs to LLM-Powered Insights - Запитване
AI-Driven Observability: From Logs to LLM-Powered Insights - Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Агентно разработване с Gemini 3 и Google Antigravity
21 ЧасаGoogle Antigravity е агентна среда за разработка, предназначена за изграждане на автономни агенти, способни да планират, разсъждават, пишат код и действат чрез мултимодалните възможности на Gemini 3.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към технически специалисти от напреднало ниво, които желаят да проектират, изграждат и внедряват автономни агенти, използвайки Gemini 3 и средата Antigravity.
След завършване на това обучение участниците ще бъдат подготвени да:
- Изграждат автономни работни потоци, които използват Gemini 3 за разсъждение, планиране и изпълнение.
- Разработват агенти в Antigravity, които могат да анализират задачи, да пишат код и да взаимодействат с инструменти.
- Интегрират агенти, управлявани от Gemini, с корпоративни системи и API-та.
- Оптимизират поведението, безопасността и надеждността на агентите в сложни среди.
Формат на курса
- Експертни демонстрации, комбинирани с интерактивни дискусии.
- Практическо експериментиране с разработване на автономни агенти.
- Практическа реализация с използване на Antigravity, Gemini 3 и поддържащи облачни инструменти.
Опции за персонализиране на курса
- Ако вашият екип изисква специфично за домейна поведение на агентите или персонализирани интеграции, моля, свържете се с нас, за да адаптираме програмата.
Напреднал Antigravity: Обратни връзки, учене и дългосрочна памет на агента
14 ЧасаGoogle Antigravity е напреднала рамка за експериментиране с дългосрочно действащи агенти и възникващи интерактивни поведения.
Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да проектират, анализират и оптимизират агенти, способни да задържат спомени, да се усъвършенстват чрез обратна връзка и да се развиват в дълги оперативни хоризонти.
След завършване на този курс участниците ще придобият умения да:
- Проектират структури за дългосрочна памет за устойчивост на агента.
- Внедряват ефективни обратни връзки за оформяне на поведението на агента.
- Оценяват траектории на учене и отклонение на модела.
- Интегрират механизми за памет в сложни мулти-агентни екосистеми.
Формат на курса
- Дискусия, водена от експерт, съчетана с технически демонстрации.
- Практическо изследване чрез структурирани дизайнерски предизвикателства.
- Прилагане на концепции в симулирани агентни среди.
Опции за персонализиране на курса
- Ако вашата организация изисква съобразено съдържание или специфични за случая примери, моля, свържете се с нас, за да персонализираме това обучение.
Разширени интеграции с Mastra: API, инструменти, корпоративни данни и външни системи
21 ЧасаMastra е рамка, която поддържа дълбока интеграция между AI агенти, API, корпоративни приложения и външни системи за данни.
Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е насочено към инженери със средно ниво на опит, които желаят да изградят надеждни, сигурни и мащабируеми интеграции между агенти на Mastra и по-широката корпоративна екосистема.
След завършване на това обучение участниците ще бъдат подготвени да:
- Внедряват интеграции, управлявани от API, между агенти на Mastra и външни услуги.
- Свързват корпоративни системи за данни и инструменти към автоматизирани работни потоци на агенти.
- Прилагат най-добри практики за сигурен обмен на данни и удостоверяване.
- Проектират интеграционни слоеве, които са мащабируеми, лесни за поддръжка и готови за производствена среда.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения по интеграционно инженерство и API.
- Внедряване в среда на живо, използвайки реални корпоративни сценарии.
Опции за персонализиране на курса
- По заявка са налични персонализирани API сценарии, съпоставяне на корпоративни системи или работни срещи за интеграция на данни.
Интерактивни AI агенти: AgentCore памет, код интерпретатор и браузър инструмент в действие
14 ЧасаAgentCore предлага запазване на паметта, сигурен код интерпретатор и браузър инструмент, които позволяват на AI агентите да предоставят интерактивни, динамични и контекстуално осъзнати преживявания.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към технически специалисти на средно и напреднало ниво, които желаят да проектират и внедряват AI агенти, способни на дългосрочно задържане на контекст, изчисления в реално време и директно взаимодействие с уеб потребителски интерфейси.
След завършване на обучението участниците ще могат:
- Да внедряват AgentCore памет за работни потоци със запазване на състоянието и контекстуална осъзнатост.
- Да използват сигурния код интерпретатор за динамични изчисления и трансформации.
- Да интегрират браузър инструмента за извличане на данни в реално време и взаимодействие с потребителски интерфейс.
- Да проектират интерактивни агенти за анализи, комуникация с клиенти и изследователски сценарии.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически лабораторни упражнения с AgentCore памет и инструменти.
- Казуси от практиката в сценарии за анализи, автоматизация и комуникация с клиенти.
Опции за персонализиране на курса
- За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.
Ускоряване внедряването на AI агенти с AgentCore Runtime & Gateway
14 ЧасаAgentCore Runtime & Gateway е двойка AWS услуги за пакетиране, внедряване и сигурно предоставяне на AI агенти с опростени интеграции към външни системи.
Това обучение на живо, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към инженерни екипи на средно ниво, които желаят да преминат от прототипи на агенти към продукционна среда, като усвоят AgentCore Runtime за внедряване и Gateway за сигурна свързаност и API интеграция.
След завършване на обучението участниците ще могат да:
- Изградят AgentCore Runtime среди и пакетират агенти за внедряване.
- Предоставят агенти чрез Gateway с удостоверени, ограничени по скорост крайни точки.
- Интегрират външни инструменти и API в работните процеси на агентите, използвайки стабилни договори.
- Инструментират наблюдаемост, логване и мониторинг на използването за продукционна експлоатация.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически лабораторни упражнения с Runtime внедрявания и Gateway интеграции.
- Практически упражнения, фокусирани върху надеждност, сигурност и въвеждане в експлоатация.
Опции за персонализиране на курса
- За заявка на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
Antigravity за разработчици: Изграждане на приложения, ориентирани към агенти
21 ЧасаAntigravity е платформа за разработка, проектирана за създаване на AI-управлявани приложения, ориентирани на първо място към агенти.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици от средно ниво, които желаят да създават реални приложения, използвайки автономни AI агенти в средата на Antigravity.
След завършване на това обучение участниците ще бъдат подготвени да:
- Разработват приложения, които разчитат на автономни и координирани AI агенти.
- Използват Antigravity IDE, редактора, терминала и браузъра за цялостна разработка.
- Управляват работни потоци с множество агенти чрез Agent Manager.
- Интегрират възможностите на агентите в софтуерни системи от производствен клас.
Формат на курса
- Комбинирани презентации със задълбочени демонстрации.
- Обширна практическа работа и насочвани упражнения.
- Реална имплементационна работа в средата на живо на Antigravity.
Опции за персонализиране на курса
- За индивидуализирано съдържание, съобразено с вашия технологичен стек, моля, свържете се с нас, за да организираме персонализирана версия на това обучение.
Първи стъпки с Antigravity: Въведение в ориентираните към агенти IDE среди
14 ЧасаGoogle Antigravity е среда за разработка, ориентирана към агенти, създадена да оптимизира инженерните работни потоци чрез интелигентна автоматизация.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи, които искат да се запознаят с основите на Antigravity и да разберат как управляваните от агенти среди за програмиране повишават продуктивността.
След завършване на обучението участниците ще могат:
- Да инсталират и конфигурират Google Antigravity.
- Да навигират и разбират както изгледа за редактор, така и изгледа за управление.
- Да работят ефективно с агенти за автоматизиране на прости задачи по разработка.
- Да използват Antigravity за генериране, усъвършенстване и управление на проектни файлове.
Формат на обучението
- Обяснения от инструктора, подкрепени с демонстрации в реално време.
- Насочвани упражнения, фокусирани върху практическото използване на агенти.
- Практическо изследване на основните функции на Antigravity в контролирана лабораторна среда.
Опции за персонализиране на обучението
- Ако се нуждаете от съобразена с вашите нужди версия на това обучение, моля, свържете се с нас, за да организираме персонализирана програма.
Antigravity за уеб автоматизация и задачи в браузърна среда
21 ЧасаGoogle Antigravity е платформа за създаване на агенти, способни да взаимодействат с уеб приложения, браузърни среди и многостранни работни потоци.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да изграждат, автоматизират и тестват базирани на браузър работни потоци с помощта на Google Antigravity.
След завършване на обучението участниците ще могат да:
- Създават агенти, които взаимодействат с уеб приложения в браузърна повърхност.
- Автоматизират цялостни работни потоци в различни браузърни контексти.
- Валидират и отстраняват проблеми в поведението на агентите в среди, управлявани чрез потребителски интерфейс.
- Прилагат стратегии за автоматизация между различни повърхности с помощта на Antigravity.
Формат на курса
- Водено обучение, подкрепено с демонстрации.
- Практически занимания и упражнения, базирани на сценарии.
- Реализиране на работни потоци на агенти в интерактивна лабораторна среда.
Възможности за персонализиране на курса
- За персонализирани изисквания към обучението, моля свържете се с нас, за да съобразим курса с вашите цели.
Изграждане на напълно управлявани AI агенти с AgentCore: от концепция до продукция
14 ЧасаAgentCore опростява процеса на изграждане, подобряване и наблюдение на напълно управлявани AI агенти, като предоставя унифициран набор от услуги, съобразени с внедряване в голям мащаб.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към практикуващи от начинаещо до средно ниво, които желаят да натрупат практически опит в създаването на AI агенти, готови за продукционна среда, с AgentCore.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират основните възможности на AgentCore за разработка на AI агенти.
- Проектират и конфигурират прости AI агенти с помощта на управлявани услуги.
- Интегрират работни потоци за подобряване на функционалността на агента.
- Внедряват и наблюдават AI агенти за продукционни среди.
Формат на обучението
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически лабораторни упражнения с услугите на AgentCore.
- Насочвани упражнения от концепцията на агента до внедряването.
Опции за персонализиране на обучението
- За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организирате.
Разработка на AI агенти с Mastra
14 ЧасаТова обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към софтуерни разработчици и инженерни екипи на средно ниво, които желаят да изграждат мащабируеми и проследими AI системи, използвайки Mastra.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират архитектурата на Mastra и как тя се интегрира с LLM и външни API.
- Проектират и внедряват AI агенти и работни потоци, използвайки TypeScript.
- Използват инструментите за проследимост и памет на Mastra, за да наблюдават и подобряват производителността на агентите.
- Внедряват готови за производство AI приложения, използвайки функциите на рамката Mastra.
Дебъгване, оценка и осигуряване на качество с Mastra за AI агенти
21 ЧасаMastra е рамка, която предоставя структурирани инструменти за оценка, дебъгване и осигуряване на надеждността на AI агенти, работещи в сложни работни потоци.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към практикуващи с междинно ниво, които желаят да тестват стриктно поведението на агентите, да подобрят надеждността и да внедрят измерими процеси за оценка.
След завършване на обучението участниците уверено ще:
- Прилагат техники за дебъгване, за да идентифицират и коригират проблеми в поведението на агентите.
- Оценяват агенти, използвайки структурирани метрики, бенчмаркове и показатели за качество.
- Внедряват инструменти и работни потоци, които проследяват надеждността, отклоненията и халюцинациите.
- Проектират стратегии за осигуряване на качеството, гарантиращи последователно и предвидимо представяне на агентите.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения за дебъгване и оценка.
- Лабораторен анализ на поведението на агенти чрез инструменти за наблюдаемост.
Опции за персонализиране на курса
- По заявка могат да се организират персонализирани сценарии за тестване на надеждността и специфични за индустрията методи за осигуряване на качеството.
Mastra Ops и инженеринг на продукционни среди: Внедряване и мащабиране на AI агенти
21 ЧасаMastra е оперативна рамка, предназначена да оптимизира внедряването, мащабирането и управлението на жизнения цикъл на AI агенти в продукционни среди.
Това обучение на живо с инструктор (онлайн или на място) е насочено към технически специалисти на средно и напреднало ниво, които трябва да оперират AI агенти надеждно и ефективно в производствени системи.
След завършване на обучението участниците ще бъдат подготвени да:
- Внедряват AI агенти, базирани на Mastra, в контролирани среди с производствено качество.
- Мащабират агенти хоризонтално и вертикално, използвайки вградените примитиви на платформата.
- Внедряват тръбопроводи за наблюдаемост, за да проследяват поведението и производителността на агентите.
- Оптимизират конфигурациите по време на изпълнение, за да намалят закъснението, разходите и оперативните рискове.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения, фокусирани върху реални сценарии за внедряване.
- Реализация в реална лабораторна среда, използваща контейнеризирани и оркестрирани среди.
Опции за персонализиране на курса
- Персонализиране на теми, практически лабораторни упражнения или сценарии, специфични за индустрията, е възможно при поискване.
Автоматизация на работни потоци с Mastra и оркестрация на множество агенти
21 ЧасаMastra е рамка, която позволява усъвършенствана автоматизация на работни потоци и координация между множество AI агенти, функциониращи в разпределени системи.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за практикуващи на средно ниво, които искат да проектират, оркестрират и управляват работни потоци с множество агенти в голям мащаб.
След завършване на това обучение участниците ще придобият умения да:
- Проектират сложни работни потоци, използвайки възможностите за оркестрация на Mastra.
- Координират множество агенти, изпълняващи паралелни или зависими задачи.
- Внедряват инструменти за мониторинг и отстраняване на грешки при изпълнение на работни потоци.
- Оптимизират логиката на оркестрация за надеждност, производителност и ефективност на автоматизацията.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Практически упражнения за проектиране на работни потоци и автоматизация.
- Практическа реализация в контейнеризирана среда за лабораторни упражнения на живо.
Опции за персонализиране на курса
- При заявка могат да бъдат предоставени персонализирани сценарии за автоматизация, корпоративни интеграции или модели на работни потоци.
Управление на работни потоци с агенти в Google Antigravity: Оркестрация, планиране и артефакти
14 ЧасаGoogle Antigravity е платформа за разработка, ориентирана към агенти, използвана за оркестриране, надзор и координиране на работни потоци за кодиране и автоматизация, задвижвани от AI.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да проектират, управляват и оптимизират работни потоци с множество агенти в Google Antigravity.
След завършване на това обучение, участниците ще придобият умения да:
- Конфигурират отговорности на агенти и оркестрационни потоци в интерфейса Manager.
- Генерират и интерпретират артефакти на Antigravity, включително списъци със задачи, планове, регистрационни файлове и записи на браузър.
- Прилагат стратегии за проверка, за да гарантират, че действията на агентите остават прозрачни и проверими.
- Оптимизират сътрудничеството между множество агенти за сложни задачи в разработката и експлоатацията.
Формат на курса
- Насочвани презентации и практически демонстрации.
- Упражнения, базирани на сценарии, фокусирани върху реални предизвикателства в работните потоци.
- Практическо експериментиране в работно пространство на Antigravity на живо.
Опции за персонализиране на курса
- Ако изисквате индивидуална версия на този курс, моля, свържете се с нас, за да обсъдим опциите за персонализиране.
Тестване и верифициране на код, генериран от агенти: Осигуряване на качеството в Antigravity
14 ЧасаAntigravity е рамка, която представя усъвършенствани работни потоци за разработка, управлявани от агенти.
Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към специалисти от средно до напреднало ниво, които желаят да проверяват, валидират и осигуряват сигурността на резултатите, произведени от AI агенти, работещи в среди, базирани на Antigravity.
След завършване на това обучение участниците ще могат да:
- Оценяват точността и безопасността на генерирани от агенти кодови артефакти.
- Използват структурирани техники за проверка на задачи, изпълнени от агенти.
- Анализират ефективно записи на браузър и проследяват активността на агентите.
- Прилагат принципи за осигуряване на качеството и сигурността, за да гарантират надеждността на работните потоци на агентите.
Формат на курса
- Технически брифинги и дискусии, водени от инструктора.
- Практически упражнения, фокусирани върху проверка на реални работни потоци на агенти.
- Практическо тестване и валидиране в контролирана лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
- Адаптиране на сценарии, работни потоци и примери за тестване е възможно при поискване.