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 postupy a metodologie
AIOps v organizačním kontextu
Klíčové motivační faktory a vlivné prvky
Integrace s DevOps
Role AIOps v Site Reliability Engineering (SRE)
AIOps a otázky IT bezpečnosti
Data, telemetrie a složitost systémů
Nový paradigma pro pochopení zdraví systémů
Základní technologie – Data
Co je Big Data?
Pět V pro Big Data
Charakteristiky Big Data v AIOps
Zdroje a typy dat v prostředích AIOps
Diverzita dat a výzvy zpracování
Základní technologie – Strojové učení (ML)
AI, ML a jejich role v AIOps
Dozorované vs. nedozorované učení v AIOps
Strojové učení vs. tradiční analýza dat
Modely strojového učení a jejich aplikace v AIOps
Budoucnost AI v IT provozu
Srovnání ML s přístupemi analýzy dat
AIOps a provozní metрики
Klíčové provozní metрики pro IT prostředí
Důležité ukazatele napříč různými systémy
SLA, SLO a KPI – definice a použití
Metriky týkající se incidentů: detekce a klasifikace
Časové metрики: MTTD, MTBF, MTTA, MTTR
Řízení smluv o úrovni služeb
Případy použití a změna organizačního myšlení
Od reaktivního k proaktivnímu provozu
Charakteristiky reaktivního modelu IT provozu
Přechod od deterministických k pravděpodobnostním přístupům
Skutečné příklady využití AIOps
Organizační změny poháněné AIOps
Pochopení minulosti, předpovídání budoucnosti
Měření dopadu AIOps
Klíčové metрики AIOps pro IT provoz
Synergie mezi AIOps, DevOps a SRE
Zvyšování přesnosti AI prostřednictvím AIOps
Zlepšování pozorovatelnosti systémů (observability)
Sledování dopadu AIOps na provoz
Napojení metrik AIOps na ukazatele DORA
Zavedení AIOps v organizaci
Vyhnout se častým chybám
Etika a strojové učení v AIOps
Cesty a strategie implementace
Kvalita dat a zarovnání procesů
Organizační kultura a podpůrné postupy
Pravidla pro data a dodržování předpisů (compliance)
Řešení chyb modelů strojového učení
Soukromí a ochrana uživatelských dat
Požadavky
Základní porozumění IT terminologii a zkušenosti s prací s informačními technologiemi.
Reference (2)
Craig byl extrémně zapojen do školení, vždy se ujistil, že jsme soustředění, přizpůsobil příklady našim každodenním aktivitám a pokaždé poskytl odpověď, když jsme se zeptali, i když informace nebyly zahrnuty do prezentace.
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
Kurz - DevOps Foundation®
Přeloženo strojem
Vysoký stupeň závazku a znalostí trenéra
Jacek - Softsystem
Kurz - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
Přeloženo strojem
