AIOps Βασικά: Μετρία, Διεξοδικότητα και Συνετή Αλαρμή Training Course

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Διαχείριση IT) χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για την πρόβλεψη εγκαταστάσεων πριν από την εμφάνισή τους και την αυτομάτη ανάλυση γύρω (RCA) για να μειώσει το χρόνο παύσης λειτουργίας και να επεκτείνει την επίλυση.

Αυτή η διδασκαλία από μέσω του διδάσκοντα (online ή offline) στοχεύει σε προηγμένους IT επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν αναλυτικά πρόβλεψη, να αυτοματοποιήσουν τη διόρθωση και να σχεδιάσουν εξειδικευμένες RCA διαδικασίες χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Με τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα ML για τη διάβαση προτύπων που οδηγούν σε αποτυχίες συστήματος.
• Αυτοματοποιήσουν RCA διαδικασίες βασιζόμενες σε πολυπηγές αρχεία και συμβάν.
• Προσθήκη διαδικασιών ειδοποίησης και διόρθωσης σε υπάρχουσες πλατφόρμες.
• Διαβάζουν και μεγαλώνουν εξειδικευμένους δείκτες AIOps σε παραγωγικά περιβάλλοντα.

Σχήμα της Διδασκαλίας

• Διεξοδικό μαθήμα και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εφαρμογές.
• Σύνδεση με πραγματικό-πειραματικά περιβάλλοντα.

Προτιμήσεις Προσαρμογής της Διδασκαλίας

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κουρσό, επικοινωνήστε 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.