Cursuri de pregatire Enterprise AIOps with Splunk, Moogsoft, and Dynatrace

AIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este utilizată din ce în ce mai mult pentru a prezice incidentele înainte ca acestea să apară și pentru a automatiza analiza cauzelor fundamentale (RCA), minimizând timpul de inactivitate și accelerând rezolvarea problemelor.

Acest curs interactiv, live (online sau la sediu) se adresă profesionalilor avansați IT care doresc să implementeze analitica predictivă, să automateze remediala și să deseneze fluxuri de lucru inteligente RCA folosind instrumentele AIOps și modelele de învățare mașină.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și antreneze modele ML pentru a detecta modele care duce la eșecuri ale sistemelor.
• Să automateze fluxurile de lucru RCA bazate pe corelația surselor multiple log și metrici.
• Să integreze procesele de alertare și remedială în platformele existente.
• Să implementeze și să scaloneze pipeline-uri inteligente AIOps în medii de producție.

Format al Cursului

• Lecția interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementarea directă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru Personalizarea Cursului

• Pentru a cere un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

AIOps (Inteligența Artificială pentru Operațiuni IT) este o practică care aplică învățarea automatizată și analiza pentru a automate și îmbunătăți operațiunile IT, în special în domeniul monitorizării, detectării incidentelor și răspunsului.

Acest curs guiț de instrucțuator (în mod online sau presencial) este destinat profesionistilor intermediați de operațiuni IT care doresc să implementeze tehnici AIOps pentru a corela metricele și jurnalele, a reduce zgomotul alertelor și a îmbunătăți observabilitatea prin automatizare inteligentă.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile și arhitectura platformelor AIOps.
• Să coreleze date între jurnale, metrice și urmări pentru a identifica cauzele fundamentale.
• Să reducă stâncările alertelor prin filtrare inteligentă și suprimare de zgomot.
• Să folosească instrumente open-source sau comerciale pentru monitorizarea și răspunsul automat la incidente.

Formatul cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare manual într-un mediu de laborator viu.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a cere un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

O un pipeline AIOps construit în totalitate cu instrumente open-source permite echipei să dezvolte soluții eficiente și flexibile pentru observabilitate, detectarea anomaliei și alertarea inteligentă în mediul de producție.

Această formare live (online sau pe locație), condusă de un instrucțurator, se adresează inginerilor avansați care doresc să construiască și să implementeze un pipeline AIOps de la început până la sfârșit folosind instrumente precum Prometheus, ELK, Grafana, și modele ML personalizate.

La finalul acestei forme, participanții vor putea:

• Să proiecteze o arhitectură AIOps folosind doar componente open-source.
• Să colecteze și să normalizeze date din jurnale, metrice și traseuri.
• Să aplicheze modele ML pentru detectarea anomalilor și predictia incidentelor.
• Să automateze alertarea și remedierea folosind instrumente open-source.

Formatul cursului

• Lecții interactive și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Pune în aplicare prin construirea unui laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source

Proiectarea unei Arhitecturi Open AIOps

• Pregătire generală a componentelor cheie din pipelinele open AIOps
• Fluxul de date de la încarcare până la alerta
• Comparativ al instrumentelor și strategia de integrare

Colecționarea și Agregarea Datelor

• Încărcarea datelor în serie cu timp folosind Prometheus
• Capturează jurnalele folosind Logstash și Beats
• Normalizarea datelor pentru corelația inter-surse

Sfaturi de Observabilitate Dashboards

• Vizualizați metrice cu Grafana
• Construirea dashboardelor Kibana pentru analize jurnalare
• Folosirea cererilor Elasticsearch pentru a extrage inspecțiuni operaționale

Detectarea Anomaliilor și Predicția Incidentelor

• Export observabilității date către pipelinele Python
• Trebuie instruit modele ML pentru detectarea outlier-elor și predictiile
• Deploying modele pentru inferențe live în pipelinele de observabilitate

Alertați și Automatizați cu Instrumente Open-Source

• Creați reguli de alertă Prometheus și enrutarea Alertmanager
• Azvârlirea scriptelor sau fluxurilor API pentru auto-respunzătoare
• Folosirea instrumentelor open-source de orchestrate (de exemplu, Ansible, Rundeck)

Integrarea și Considerentele Scalabilității

• Gestionarea ingeșterii voluminiște și a reteniei pe termen lung
• Siguranța și controlul de acces în pilonurile open-source
• Scalare fiecare strat independent: încarcare, procesare, alertă

Aplicații la Întâmplare și Extensii

• Cazuri de studiu: optimizarea performanței, prevenirea downtime-ului și optimizarea costurilor
• Extinderea pipeline-elor cu instrumente de urmărire sau grafice servicii
• Best practices pentru rulare și menținere AIOps în producție

Ridicat la Suma și Pasii Următori

• Experiențe cu instrumentele de observabilitate, cum ar fi Prometheus sau ELK
• Cunoștințe practice ale Python și fundamentale ale învățării mașinilor
• Înțelegerea operatiunilor IT și fluxurilor de alerte

Audiție

• Inginerii avansați de asigurare a fiabilității site-ului (SREs)
• Ingineria datelor care lucrează în operațiuni
• Conducerea platformei DevOps și arhitecții infrastructurii

Creearea unui Pipeline AIOps cu Instrumente Open-Source

Prometheus și Grafana sunt instrumente larg adoptate pentru observabilitate în infrastructura modernă, în timp ce învățarea automatizată îmbunătățește aceste instrumente cu perspective predictiv și inteligente pentru a automate deciziile de operare.

Acest training personalizat (online sau la local) este destinat profesionistilor intermediari ai observabilității care doresc să modernizeze infrastructura de monitorizare prin integrarea practicilor AIOps folosind Prometheus, Grafana, și tehnici de ML.

La finalul acestui training, participantii vor putea:

• Configura Prometheus și Grafana pentru observabilitate în sisteme și servicii.
• Colecta, stoca și vizualiza date de serie temporală de calitate ridicată.
• Aplica modele de învățare automatizată pentru detectarea anomaliilor și previziuni.
• Construi reguli inteligente de alertare bazate pe perspective predictive.

Format al cursului

• Lecție interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare manuală într-un mediu de laborator viu.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.