Курс за обучение по AIOps in Action: Incident Prediction and Root Cause Automation

AIOps (Изкуствен интелигентен операционен IT) е практика, която приложява машинно обучение и анализи за автоматизиране и подобряване на IT операции, особено в областите на мониторинг, откриване на инциденти и реакция.

Това обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за IT операционни професионалисти с интермедиарен ниво, които искат да имплементират техники на AIOps за корелация на метрики и логи, намаляване на шума от предупреждения и подобряване на наблюдаваемостта чрез интелигентна автоматизация.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите и архитектурата на платформите на AIOps.
• Корелират данни между логи, метрики и траси за идентифициране на основни причини.
• Намаляват умора от предупреждения чрез интелигентно филтриране и подаване на шум.
• Използват отворени източници или комерсиални инструменти за мониторинг и автоматична реакция на инциденти.

Формат на курса

• Интерактивно лекторство и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчно изпълнение в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За запросване на персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.

Конструиране на AIOps Pipeline с отворен код инструменти позволява на екипите да проектират ефективни и гибки решения за наблюдаемост, откриване на аномалии и интелигентно извещаване в продуктивни среди.Този курс с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначен за инженерни екипи, които искат да конструират и разпространяват AIOps pipeline от начална до крайна точка, използвайки инструменти като Prometheus, ELK, Grafana и персонализирани ML модели.До края на този курс участниците ще могат да:* Проектират AIOps архитектура, използващи само компоненти с отворен код.* Събират и нормалнизират данни от логи, метрики и следи.* Прилагат ML модели за откриване на аномалии и прогнозиране на инциденти.* Автоматизират извещаването и ремедиацията, използвайки отворени инструменти.Формат на курса* Интерактивни лекции и дискусии.* Много упражнения и практики.* Ръчно имплементиране в среда с живо лабораторно оборудване.Опции за персонализация на курса* За да запросите персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Платформи за корпоративни AIOps, като Splunk, Moogsoft и Dynatrace, предоставят мощни възможности за откриване на аномалии, корелация на известия и автоматизация на отговорите в големи информационни среди.

Този курс с инструктор, който може да се проведе онлайн или на място, е направен за IT екипи на средно ниво в корпоративна среда, които искат да интегрират инструменти за AIOps в съществуващия си стек за наблюдаемост и оперативни процесове.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Конфигурират и интегрират Splunk, Moogsoft и Dynatrace в една обединяваща AIOps архитектура.
• Корелират метрики, логове и събития в разпределени системи с помощта на AI-анализа.
• Автоматизират откриването, приоритизирането и отговарянето на инциденти с вградени и персонализирани процеси.
• Оптимизират производителността, намаляват MTTR и подобряват операционната ефективност на корпоративно ниво.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в жива лабораторна среда.

Опции за персонизация на курса

• За да попитате за персонизиран обучаващ курс за този курс, моля свържете се с нас, за да договорите.

Prometheus и Grafana са широко приети инструменти за наблюдаемост в съвременната инфраструктура, докато машинното обучение улеснява тези инструменти с предиктивни и интелигентни инсайти за автоматизиране на решения за операции.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към наблюдаемостни професионалисти от среден ниво, които искат да модернизират своята инфраструктура за мониторинг чрез интегриране на практики на AIOps с използване на Prometheus, Grafana и техники за машинно обучение.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират Prometheus и Grafana за наблюдаемост на системи и услуги.
• Събират, съхраняват и визуализират висококачествени временни редове данни.
• Прилагат модели на машинно обучение за откриване на аномалии и прогнозиране.
• Създават интелигентни правила за уведомяване на основата на предиктивни инсайти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическо реализиране в лабораторна среда в реално време.

Опции за персонализиране на курса

• За запитане на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.