Επιχειρηματικά AIOps με Splunk, Moogsoft και Dynatrace Κομμάτι εκπαίδευσης

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για τις Τεχνικές Παρουσίες IT) χρησιμοποιείται αυξανόμενα για να προβλέπει επιτυχίες πριν συμβεί και να αυτοματοποιεί την άναλυση ρίζας (RCA) για να ελαχιστοποιήσει τη διάκοψη και να εξηγηρύξει την απόδοση.

Αυτή η καθοδήγηση με παρέα, είτε ως ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακά ή όντως) στρέφεται αποκλειστικά σε προχωρημένους τεχνικούς IT, οι οποίοι επιθυμούν να υλοποιήσουν αναλυτική πρόβλεψη, αυτοματοποιημένη κατάσχεση, και να σχεδιάσουν ευφυείς εργοδιώξεις RCA χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν μοντέλα ML για την ανίχνευση πρότυπων που οδηγούν σε αποτυχίες συστήματος.
• Αυτοματοποιήσουν εργοδιώξεις RCA βάσει της συσχετισμένης λογοθετίας και μετρήσεων πολλαπλών πηγών.
• Συνδέσουν τις διαδικασίες και αντιδράσεων σε υπάρχοντα πλατφόρμες.
• Εγκαθιστήσουν και εξοικονομήσουν ευφυείς διαδίκτυες σωληνών AIOps σε πραγματικές ενvironments.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλοί ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Χειρονομήματα σε ζωντανό lab environment.

Επιλογές Παρατύπωσης του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια περιορισμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσετε.

AIOps (Τεχνητή Νοητικότητα για τις Επιχειρηματικές Λειτουργίες IT) είναι μια πρακτική που χρησιμοποιεί τη μηχανική μάθηση και την ανάλυση για να αυτοματοποιεί και βελτιώνει τις επιχειρηματικές λειτουργίες IT, ιδιαίτερα στους τομείς μονίτιρινγκ, ανάκληση γεγονότων και απάντηση.

Αυτή η εξαρτημένη εκ πρώτης χειρος, ζωντανή εκπαίδευση (σε διαδίκτυο ή σε τόπο) απευθύνεται σε επαγγελματικούς του IT με μέτρια εξοικείωση που επιθυμούν να υλοποιήσουν τεχνικές AIOps για να συσχετίζουν μετρήσεις και ιστορικά, να μειώσουν τη θόλωση λαθραίνων αποδείξεων και να βελτιώσουν την παρατήρηση μέσω εξειδικευμένης αυτομάτωσης.

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

• Να καταλάβουν τους αρχές και την αρχιτεκτονική πλατφόρμων AIOps.
• Να συσχετίζουν δεδομένα μέσω ιστορικών, μετρήσεων και παρακολούθησης για να αναγνωρίζουν τους πηγαίους λόγους.
• Να μειώσουν την θόλωση λαθραίνων αποδείξεων μέσω εξειδικευμένης φιλτράρισης και παροχής σιωπηρού ζόφου.
• Να χρησιμοποιούν ελεύθερου λογισμικού ή πωλήτη συστήματα για να μονίτιρουν και να απαντούν αυτόματα σε αποδείξεις.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διάλεξη και συζήτηση με ενεργό διαλόγο.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικά υποχρεώματα.
• Εφαρμογή σε ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατύπωση.

Μια αναλογία AIOps που κατασκευάζεται εξ ολοκλήρου με open-source εργαλεία επιτρέπει στα ομάδες να σχεδιάζουν αποδοτικές και ευελίξιες λύσεις για την παρατήρηση, την ανίχνευση απώλειων και την έγκαιρη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό την διεύθυνση εκπαιδευτικών (online ή παρακειμένως), απευθύνεται σε μηχανικούς υψηλής εξουσιοδότησης που επιθυμούν να κατασκευάσουν και να διατίθουν μια από τέλος έως τέλος αναλογία AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο open-source συστατικά.
• Συλλέγουν και εξομαλύνουν δεδομένα από logs, μετρήσεις και τρακιά.
• Εφαρμένουν ML μοντέλα για την ανίχνευση απώλειων και την πρόβλεψη εκτοπισμών.
• Αυτοματοποιούν τις ειδοποιήσεις και τη διόρθωση με open-source εργαλεία.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστικός διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική πρακτική.
• Συνεχής εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον καθοδήγησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να παρατάξετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρς, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

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.