AIOps in Action: Incident Prediction and Root Cause Automation Training Course

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για IT Εκμεταλλεύσεις) είναι μια πράξη που εφαρμόζει μηχανική μάθηση και ανάλυση για να αυτοματοποιήσει και να βελτιώσει τις IT εκμεταλλεύσεις, ιδιαίτερα στους τομείς της παρακολούθησης, ανίχνευσης και απόδρασης στις επεισодικότητες.

Αυτή η διδασκαλία για τους μαθητές (γραμμικά ή προσωπικά) εστιάζει σε επαγγελματίες IT εκμεταλλεύσεις μεταξύ των αναδιπλώματων που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές AIOps για τον συνδυασμό μετρικών και λογαραχίων, υποδείξεις της αλάρτ και βελτιώσεις της παρατήρησης μέσα από νοηματική αυτομάτευση.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιέτων τους αρχείου και την αρχιτεκτονική των πλατφόρμων AIOps.
• Προσδιορίζει τις βάσεις ρίζας εγκληματικών δεδομένων σε λογαραχία, μέτρηση και προσδίοριση.
• Μειώσει την αλάρτ υποθυμικότητα μέσα από νοηματική φίλτρωση και υποδείξεις σύρψη.
• Χρησιμοποιώντας δημόσιους ή εμπορικά εργαλεία για τη παρακολούθηση και απόδραση στις επεισόδια μέσα από νοηματική αυτομάτευση.

Σχεδιασμός της Εκπαίδευσης

• Εργαστηριακή διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικότητα.
• Εφαρμογή υποδοχής μέσα σε ένα περιβάλλον live-lab.

Πιθανότητες Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αίτηση προσαρμογές σε αυτό το εκπαιδευτικό, παρακαλώ κοντά μας για θέση.

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Enterprise AIOps platforms like Splunk, Moogsoft, and Dynatrace provide powerful capabilities for detecting anomalies, correlating alerts, and automating responses across large-scale IT environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level enterprise IT teams who wish to integrate AIOps tools into their existing observability stack and operational workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Configure and integrate Splunk, Moogsoft, and Dynatrace into a unified AIOps architecture.
• Correlate metrics, logs, and events across distributed systems using AI-driven analysis.
• Automate incident detection, prioritization, and response with built-in and custom workflows.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Prometheus και Grafana είναι προσβάσιμα εργαλεία για την παρατήρηση στη σύγχρονη υποδομή, ενώ η μηχανική μάθηση αυξάνει αυτά τα εργαλεία με πρόβλεψη και σύνεση για να υποδηλώσουν λειτουργικές αποφάσεις.

Αυτή η εκπαίδευση που δίνεται από εκπαιδευτή (σε ρόμπορ ή μέσω του ίντερνετ) στοχεύει σε επαγγελματίες επίπεδου μέσου που επιθυμούν να υφιστάνουν την δομή παρακολούθησης τους αποδοτικότερα, με τη συγχώνευση AIOps πρακτικών χρησιμοποιώντας Prometheus, Grafana και τεχνικές μηχανικής μάθησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ρυθμίζουν Prometheus και Grafana για παρατήρηση σε όλα τα συστήματα και υπηρεσίες.
• Συλλέγουν, αποθηκεύουν και προβάλλουν εύψηφα δεδομένα σειρών χρόνου.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανίχνευση άτυπων περιστατικών και πρόβλεψη.
• Κατασκευάζουν κανονισμούς είδησης με βάση προβληματικές προβλήπτες συναισθήματα.

Σχήμα του Μαθήματος

• Εργασιακή μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικό χρησιμοποίηση.
• Εγκαθίσταση σε ζωντανό ρόμπορ πειραματιστικής περιβάλλον.

Πιθανές Προσαρμογές του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να καταρτίσετε.