Enterprise AIOps with Splunk, Moogsoft, and Dynatrace Training Course

AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Επιχειρησιακές Τεχνολογίες IT) χρησιμοποιείται σε όλο και μεγαλύτερο βαθμό για την πρόβλεψη επεισodίων πριν από την προκλήση και την αυτομάτιση του Προειδοποιητικού Διαγώνισης (RCA) για να ελαττωθεί η χρονική που το σύστημα είναι αδιεργασιμό και να επιταχυνθεί η λύση.

Αυτή η διδασκαλία υπό τον οδηγό (ον-λάιν ή μέσα στην εργασία) προετοιμάζεται για αυξημένους IT ειδικούς των οποίων το στόχος είναι να εφαρμόσουν προβληματική ανάλυση, να αυτοματοποιήσουν τη διόρθωση και να σχεδιάσουν ικανοποιητικές ΡΚΑ εργολογίες χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

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

• Να κατασκευάσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα ML για την ανίχνευση προβλημάτων που οδηγούν σε πτώσεις του συστήματος.
• Να αυτοματοποιήσουν εργολογίες RCA βασιζόμενες στην κύρια πηγή των γραμμάτων και μέτρησης.
• Να ομογκλώσουν διαδικασίες προειδοποίησης και διόρθωσης σε υπάρχουσες πλατφόρμες.
• Να εγκαταστήσουν και να μεγαλώσουν ικανοποιητικές AIOps αυτάν παραγωγικών περιβαλλόν.

Σχήμα της Διδασκαλίας

• Παρέγγυος εξήγηση και συζήτηση.
• Πολλά άσκησης και πράξη.
• Εμπειρία με τη διαδικασία μέσα σε ζωντανό-γυμνάσιο περιβάλλον.

Προθεσμίες Προσαρμογής της Διδασκαλίας

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικοποιημένη διδασκαλία για αυτό το κουρσέ, επικοινωνήστε μαζί μας να σχεδιάσετε.

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.

Μια παραγωγική σεζόν AIOps που ολοκληρωτικά κατασκευάστηκε με εργαλεία ανοιχτού κώδικα επιτρέπει στις ομάδες να σχεδιάζουν λύσεις που χωρίς κόστος και ευελιξία για την εφαρμογή αποτελεσματικών λύσεων στα περιβάλλοντα παραγωγής, διαίσθησης ονέων και εξέχουσης απόγνωσης.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπροσώπηση (διαδικτύου ή στο χώρο) προσβάλλει αναπτυγμένους μηχανικούς που επιθυμούν να κατασκευάσουν και εφαρμόσουν ένα από το άλμπαμ ως το επίπεδο AIOps πιπέλ χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Prometheus, ELK, Grafana, και δημιουργούν μοντέλα ML.

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

• Σχεδιάσουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο συστατικά open-source.
• Αθροίζουν και νορμοποιούν δεδομένα από ημερολόγια, μετρήσεις και περιπετείες.
• Εφαρμόζουν μοντέλα ML για να διακρίνουν ονέων και να προβλέψουν τη συμβάνες.
• Αυτοματοποιήσουν την απόγνωση και τη διόρθωση χρησιμοποιώντας εργαλεία open-source.

Μορφή του Μαθήματος

• Επικοινωνιακό μάθημα και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Η αυτόνομη εφαρμογή σε ένα περιβάλλον live-lab.

Πιθανές Προσαρμογές του Μαθήματος

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

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.