Διαδίκτυος AIOps Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Μια ροή AIOps που έχει δημιουργηθεί εξ ολοκλήρου με εργαλεία ανοικτού κώδικα επιτρέπει στις ομάδες να σχεδιάζουν οικονομικά αποδοτικές και ευέλικτες λύσεις για παρατηρησιμότητα, ανίχνευση ανωμαλιών και έξυπνη ειδοποίηση σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε μηχανικούς προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη ροή AIOps χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Prometheus, ELK, Grafana και προσαρμοσμένα μοντέλα ML.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν μια αρχιτεκτονική AIOps χρησιμοποιώντας μόνο στοιχεία ανοικτού κώδικα.
• Συλλέγουν και κανονικοποιούν δεδομένα από αρχεία καταγραφής, μετρικές και ίχνη.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη περιστατικών.
• Αυτοματοποιούν την ειδοποίηση και την αποκατάσταση χρησιμοποιώντας ανοικτά εργαλεία.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου σε πραγματικό χρόνο.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Οι πλατφόρμες Enterprise AIOps όπως οι Splunk, Moogsoft και Dynatrace παρέχουν ισχυρές δυνατότητες για ανίχνευση ανωμαλιών, συσχέτιση ειδοποιήσεων και αυτοματοποίηση αποκρίσεων σε περιβάλλοντα ΙΤ μεγάλης κλίμακας.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε ομάδες ΙΤ επιχειρήσεων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν εργαλεία AIOps στην υπάρχουσα στοίβα παρατηρησιμότητας και τις λειτουργικές τους ροές εργασίας.

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

• Διαμορφώσουν και να ενσωματώσουν τα Splunk, Moogsoft και Dynatrace σε μια ενοποιημένη αρχιτεκτονική AIOps.
• Να συσχετίζουν μετρικές, αρχεία καταγραφής (logs) και συμβάντα σε κατανεμημένα συστήματα χρησιμοποιώντας ανάλυση βασισμένη σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Να αυτοματοποιούν την ανίχνευση συμβάντων, την προτεραιοποίηση και την απόκριση με ενσωματωμένες και προσαρμοσμένες ροές εργασίας.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, να μειώνουν τον MTTR και να βελτιώνουν την επιχειρησιακή αποδοτικότητα σε κλίμακα επιχείρησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον πραγματικού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Το AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Λειτουργίες Πληροφορικής) χρησιμοποιείται ολοένα και περισσότερο για την πρόβλεψη περιστατικών πριν συμβούν και την αυτοματοποίηση της ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA), με στόχο την ελαχιστοποίηση του χρόνου διακοπής και την επιτάχυνση της επίλυσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες Πληροφορικής που επιθυμούν να υλοποιήσουν προγνωστική ανάλυση, να αυτοματοποιήσουν την αποκατάσταση και να σχεδιάσουν ευφυείς ροές εργασίας ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA) χρησιμοποιώντας εργαλεία AIOps και μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργήσουν και να εκπαιδεύσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση μοτίβων που οδηγούν σε αποτυχίες συστημάτων.
• Αυτοματοποιήσουν ροές εργασίας ανάλυσης βασικής αιτίας (RCA) βάσει συσχέτισης καταγραφών (log) και μετρικών από πολλαπλές πηγές.
• Ενσωματώσουν διαδικασίες ειδοποίησης και αποκατάστασης σε υπάρχουσες πλατφόρμες.
• Αναπτύξουν και να κλιμακώσουν ευφυείς διοχετεύσεις (pipelines) AIOps σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να την οργανώσουμε.

Το Prometheus και το Grafana είναι ευρέως υιοθετημένα εργαλεία για την παρατηρησιμότητα στις σύγχρονες υποδομές, ενώ η μηχανική μάθηση ενισχύει αυτά τα εργαλεία με προβλεπτικές και έξυπνες πληροφορίες για την αυτοματοποίηση των αποφάσεων λειτουργίας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες παρατηρησιμότητας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εκσυγχρονίσουν την υποδομή παρακολούθησής τους ενσωματώνοντας πρακτικές AIOps χρησιμοποιώντας Prometheus, Grafana και τεχνικές ML.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Παραμετροποιούν το Prometheus και το Grafana για παρατηρησιμότητα σε συστήματα και υπηρεσίες.
• Συλλέγουν, αποθηκεύουν και οπτικοποιούν υψηλής ποιότητας δεδομένα χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για ανίχνευση ανωμαλιών και πρόβλεψη.
• Δημιουργούν έξυπνους κανόνες ειδοποιήσεων με βάση προβλεπτικές πληροφορίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για Λειτουργίες Πληροφορικής) είναι μια πρακτική που εφαρμόζει μηχανική μάθηση και αναλυτική για την αυτοματοποίηση και βελτίωση των λειτουργιών πληροφορικής, ιδιαίτερα στους τομείς της παρακολούθησης, της ανίχνευσης συμβάντων και της απόκρισης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες λειτουργιών πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές AIOps για τη συσχέτιση μετρικών και αρχείων καταγραφής, τη μείωση του θορύβου ειδοποιήσεων και τη βελτίωση της παρατηρησιμότητας μέσω ευφυούς αυτοματισμού.

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

• Κατανοούν τις αρχές και την αρχιτεκτονική των πλατφορμών AIOps.
• Συσχετίζουν δεδομένα από αρχεία καταγραφής, μετρικές και ίχνη για τον εντοπισμό βαθύτερων αιτιών.
• Μειώνουν την κόπωση από ειδοποιήσεις μέσω ευφυούς φιλτραρίσματος και καταστολής θορύβου.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία ανοιχτού κώδικα ή εμπορικά εργαλεία για την αυτόματη παρακολούθηση και απόκριση σε συμβάντα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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