AIOps Školení v Prague

Pipeline AIOps, postavená pouze z otevřených zdrojových nástrojů, umožňuje týmům navrhnout efektivní a flexibilní řešení pro sledovatelnost, detekci anomálií a inteligentní varování v produkčních prostředích.

Tato instruktorské vedená živá školení (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry, kteří chtějí vybudovat a nasadit celoobrázkovou AIOps pipeline pomocí nástrojů jako jsou Prometheus, ELK, Grafana a vlastní ML modely.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh architektury AIOps pouze z komponent s otevřenými zdroji.
• Shromažďovat a normalizovat data ze záznamů, metrik a tras.
• Použít ML modely k detekci anomálií a predikci incidentů.
• Automatizovat varování a remediaci pomocí otevřených nástrojů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte si to.

Podnikové AIOps platformy jako Splunk, Moogsoft a Dynatrace poskytují silné schopnosti pro detekci anomálií, korelace upozornění a automatizaci odpovědí v rozsáhlých IT prostředích.

Toto školení s instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé podnikové IT tímy, které chtějí integrovat nástroje AIOps do existujících řetězců pozorovatelnosti a operativních pracovních postupů.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci moci:

• Nastavit a integrovat Splunk, Moogsoft a Dynatrace do jednotné architektury AIOps.
• Korelovat metriky, záznamy a události v distribuovaných systémech pomocí AI-vedené analýzy.
• Automatizovat detekci incidentů, prioritaci a odpověď s využitím integrovaných a vlastních pracovních postupů.
• Optimalizovat výkon, snížit MTTR a zlepšit operativní efektivitu na podnikové škále.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí live-lab.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud chcete požádat o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím k uspořádání.

AIOps (Umělá inteligence pro IT operace) se stále více používá k predikci incidentů dříve, než nastanou, a k automatizaci analýzy hlavní příčiny (RCA), aby bylo minimalizováno vypadení systému a urychlena řešení.

Tato vedená školení (online nebo na místě) je zaměřena na pokročilé IT profesionály, kteří chtějí implementovat prediktivní analýzu, automatizaci řešení a navrhování inteligentních pracovních postupů RCA pomocí nástrojů AIOps a modelů strojového učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat modely strojového učení k detekci vzorců vedoucích ke selhání systému.
• Automatizovat pracovní postupy RCA na základě korelace dat ze záznamů a metrik z více zdrojů.
• Integrovat procesy upozorňování a řešení do stávajících platform.
• Nasazovat a škálovat inteligentní potoky AIOps v produkčních prostředích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz se prosím obraťte k nám, abychom to zařídili.

Prometheus a Grafana jsou široce přijaté nástroje pro pozorovatelnost v moderní infrastruktuře, zatímco strojové učení tyto nástroje doplňuje prediktivními a inteligentními insightsy, které automatizují rozhodování o operacích.

Tato vedená cvičení (online nebo na místě) je určena pro středně pokročilé profesionály v oblasti pozorovatelnosti, kteří chtějí modernizovat svou monitorovací infrastrukturu integrací AIOps praxí s použitím Prometheus, Grafana a technik strojového učení.

Koncepci tohoto cvičení budou účastníci schopni:

• Nastavit Prometheus a Grafana pro pozorovatelnost napříč systémy a službami.
• Shromažďovat, ukládat a vizualizovat vysokokvalitní časové řady dat.
• Použít modely strojového učení pro detekci anomálií a prognózy.
• Vytvořit inteligentní pravidla alarmů na základě prediktivních insightsů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v prostředí live-lab.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete dostupnou zvýrazněnou trénink pro tento kurz, kontaktujte nás prosím na uspořádání.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) je praktika, která aplikuje strojové učení a analýzy k automatizaci a zlepšení IT operací, zejména v oblastech monitoringu, detekce incidentů a reakcí.

Toto instruktorem vedeno živé školení (online nebo na místě) je zaměřené na profesionály IT operací střední úrovně, kteří chtějí implementovat techniky AIOps ke korelaci metrik a logů, snížení počtu upozornění a zlepšení pozorovatelnosti prostřednictvím inteligentní automatizace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat principy a architekturu platform AIOps.
• Korelaci dat napříč logy, metrikami a trasováním k identifikaci kořených příčin.
• Snížení vyčerpanosti z upozornění prostřednictvím inteligentního filtrování a tlumení šumu.
• Použití open-source nebo komerčních nástrojů k automatizaci monitorování a reakcí na incidenty.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Spousta cvičení a praktické práce.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud se chcete domluvit na přizpůsobeném školení pro tento kurz, kontaktujte nás.

AIOps je rychle se vyvíjející oblast, která řeší potřeby moderních a komplexních IT prostředí - zejména těch působících v cloudu. Kurs Základy AIOps nabízí celkový přehled konceptů, technologií a praxe související s použitím umělé inteligence ve správě IT operací.

Program zahrnuje pozadí AIOps, jeho základní principy, nástroje a organizační výzvy, které čelí týmy IT při přijetí těchto přístupů.

Školení končí zkouškou. Úspěšné absolvování zkušebního testu uděluje globálně uznávanou certifikaci Základy AIOps, která je platná tři roky.

Kdo je kurz určen?

Tento kurz je navržen pro profesionály a manažeře zapojené v:

IT operacích

DevOps a Site Reliability Engineering (SRE)

Cloudu architektuře

Analýze dat a Data Science

Vývoji software

IT bezpečnosti

Manažování produktů a projektů