AIOps σε Πράξη: Πρόβλεψη Συμβάντων και Αυτοματισμός Root Cause Training Course

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Διαχείριση IT) είναι μια πράξη που εφαρμόζει μηχανική μάθηση και ανάλυση για να υποστηρίξει και να βελτιώσει τις διαδικασίες IT, ειδικά στους τομείς της παρακολούθησης, ανίχνευσης και απόκρισης γεγονότων.

Αυτή η εκπαίδευση με εξουσιοδοτημένο δάσκαλο (διαπράκτικη ή στο χώρο εργασίας) προσβλέπει σε επαγγελματίες IT τάξης μέσου επιπέδου που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές AIOps για τον συγκριτικό αντικατάσταση μετρικών και ημερολογίων, να μειώσουν το χαος προειδοποιήσεων και να βελτιώσουν την δυνατότητα παρακολούθησης μέσω αυτόματης εφαρμογής.

Τελικά, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υποστηρίξουν τους αρχήδωρους και τη δομή πλατφόρμων AIOps.
• Διεθνώς συγκεντρώσουν δεδομένα από ημερολόγια, μέτρηση και περιπέτειες για να ταξινομήσουν τους βάθεις λόγους.
• Μειώσουν την παρακαλυμμένη ανησυχία μέσω κατορθωμένου φίλτρου και μείωσης σύγχυσης.
• Χρησιμοποιούν ελεύθερα πρόγραμμα λογισμικού ή εμπορικά εργαλεία για την αυτόματη παρακολούθηση και απόδειξη γεγονότων.

Σχέδιο της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές δουλειές.
• Εμπειρία σε μεγάλο εργαστηριακό περιβάλλον.

Προθεσμίες Προσωποποίησης της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσωποποιημένη εκπαίδευση για το κύριο κουτί, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας.

Μια πιπελάιν γοῦν AIOps που χτίστηκε εντελώς με ανοιχτούς κώδικα εργαλεία, επιτρέπει στις ομάδες να σχεδιάζουν δημιουργικές και ευέλικτες λύσεις για παρατήρηση, ανίχνευση ανωμαλιών και νοημοσύνη στα προϊόντα των περιβάλλοντων.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (διαδικτύου ή στο χώρο), στοχεύει σε προηγμένους μηχανικούς που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να διαβιβάσουν ένα τελείωμα AIOps πιπελάιν χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Prometheus, ELK, Grafana, και δικές τους ML μοντέλα.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Σχεδιάσει μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο ανοιχτούς κώδικα συστατικά.
• Συλλέγει και ενωρίζει δεδομένα από λογία, μετρήσεις, και τραγούδη.
• Ανάπτυξη ML μοντέλων για να εντοπίζουν ανωμαλίες και πρόβλεψη τύχη.
• Αυτοματοποιήσει μηνύματα ενέργειας και διάκριση χρησιμοποιώντας ανοιχτά εργαλεία.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Διεξοδικό διάλογο και συζήτηση.
• Πολλά τυπικά πρακτικά εργαλεία.
• Εφαρμογή πραγματικός-λάβρης μέσων για υποδοχή και διαχείριση.

Πιθανούς Διαμόρφωση της Εκπαίδευσης

• Για να αιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το δάσκαλο, παρακαλώ κοιτάξτε το μας ισχυρά συναντήθηκε.

Οι επιχειρησιακές πλατφόρμες AIOps όπως Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν δυνατά μέσα για τον ανιχνευτή άνομαλίες, τη συνδυασμό ειδοποιήσεων και την αυτοματοποίηση αποκρισών σε μεγάλου μεγέθους IT περιβάλλοντα.

Αυτός ο εκπαιδευτή-διευθύνομενη, ζωντανή καθοδήγηση (δια διαδίκτου ή σε χώρο πρόσβασης) στοχεύει σε επιμέσου επίπεδου επιχειρηματικά IT ομάδες που θέλουν να αναμειγθούν τα εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα stack εφανιστικότητας και λειτουργικών διαδικασιών.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαβεβαιώσουν και αναμείξουν τα Splunk, Moogsoft, και Dynatrace σε μια ενωμένη AIOps αρχιτεκτονική.
• Συνδυάσουν δείκτες, λόγια και γεγονότα σε περιβάλλοντα απομένου με χρήση AI-χαρακτηριστικών αναλύσεων.
• Αυτοματοποιήσουν την ανίχνευση, προτεραιότητα και συνέχεια γεγονότων με εμπεριστατωμένες και προσαρμοστικές διαδικασίες.
• Βελτιώσουν την απόδοση, μειώσουν το MTTR και βελτιώσουν τη λειτουργική αποδοτικότητα σε επιχειρηματικό μέγεθος.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Δυναμική εξήγηση και συζήτηση.
• Πολύ πράξη και ασκήσεις.
• Αλληλουχία πρωτότυπης εφαρμογής σε ζωντανό μέσο εργασίας.

Πιθανές Διεκδικήσεις Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Τα εργαλεία Prometheus και Grafana χρησιμοποιούνται ευρέως για την παρακολούθηση σύγχρονων διεργασιών, ενώ η μηχανική μάθηση (ML) και τα πρότυπα της αυξάνουν με προληπτικές και νοημοσύνης εφαρμογές, ώστε να αυτοματοποιήσουν τις λήψεις αποφάσεων.

Αυτός ο εξοπλισμός, υποδοχηγούμενος εκ πρώτου χέρι (διαδικτύου ή live), στόχευε σε διεξοδικούς προσελκυστές της παρακολούθησης που επιθυμούν να αναγεννήσουν τη συσκευή των κανόνων μετάδοσης των δεδομένων (observability) πλαισίων, χρησιμοποιώντας AIOps συστήματα, Prometheus, Grafana και τεχνικές μηχανικής μάθησης.

Τέλος αυτής της εξόπλισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαμορφώσουν Prometheus και Grafana για παρακολούθηση σε όλα τα αλγείδρωπα και τα θυρεός.
• Διαθέτουν, αποθηκεύουν και εμφανίζουν υψηλή ποιότητα δεδομένα ξεχωριστών μετρήσεων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανιδαλή σήγμα και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν νοηματικές κατευθυντήριες γραμμές διακήρυξης με βάση πρόληπτικα σημεία.

Σχήμα της Εξοπλίσης

• Δυναμικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές τεχνικές εργασίες και πρακτική.
• Εμπειροκατάσταση με πραγματικό περιβάλλον εφαρμογής.

Πιθανές Προσαρμογές της Εξοπλίσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εξόπλιση για το κουρσο, ζητάτε να συγκεντρώσετε μας.