Návrh Školení
Úvod do AIOps
Původ a vývoj AIOps
Důležitost AIOps v moderním IT
AIOps vs. IT Operations Analytics – klíčové rozdíly
Základní technologie a koncepty
Životní cyklus systému AIOps
Související praxe a metodiky
AIOps v organizaci
Klíčové poháněče a ovlivňující faktory
Integrace s DevOps
Role AIOps v Site Reliability Engineering (SRE)
AIOps a bezpečnost IT
Data, telemetrie a složitost systému
Nová paradigmata pro pochopení zdraví systému
Základní technologie – data
Co je Big Data?
5 V hodnoty Big Data
Charakteristiky Big Data v AIOps
Zdroje a typy dat v prostředích AIOps
Diverzita dat a výzvy při zpracování
Základní technologie – strojové učení (ML)
AI, ML a jejich role v AIOps
Supervizované vs. nesupervizované učení v AIOps
Strojové učení vs. tradiční analýza dat
Modely ML a jejich aplikace v AIOps
Budoucnost AI ve správě IT operací
Porovnání ML s přístupy k analýze dat
AIOps a operační metriky
Klíčové operační metriky pro IT prostředí
Důležité ukazatele napříč různými systémy
SLA, SLO a KPI – definice a použití
Incidentní metriky: detekce a klasifikace
Časové metriky: MTTD, MTBF, MTTA, MTTR
Řízení dohod o úrovni služeb (SLA)
Použití a změna organizace díky AIOps
Od reaktivních k proaktivním operacím
Charakteristiky reaktivního modelu IT operací
Přechod od deterministických ke pravděpodobnostním přístupům
Reálné případové studie AIOps
Organizační změny vyvolané AIOps
Pochopení minulosti, predikce budoucnosti
Měření dopadu AIOps
Klíčové metriky AIOps pro IT operace
Synergie mezi AIOps, DevOps a SRE
Zlepšení přesnosti AI prostřednictvím AIOps
Zlepšení pozorovatelnosti systému
Sledování dopadu AIOps na operace
Propojení metrik AIOps s ukazateli DORA
Implementace AIOps v organizaci
Vyhnutí se běžným pastem
Etika a strojové učení v AIOps
Cesty a strategie implementace
Kvalita dat a soulad procesů
Organizační kultura a podporující praxe
Dataová regulace a dodržování předpisů
Řešení chyb modelů ML
Ochrana soukromí a uživatelských dat
Požadavky
Základní znalost IT terminologie a zkušenosti s prácí s informačními technologiemi.
Reference (1)
Bylo mnoho praktických cvičení, která vedl a podporoval instruktor.
Aleksandra - Fundacja PTA
Kurz - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Přeloženo strojem