AIOps Uygulamada: Olay Tahmini ve Kök Neden Otomasyonu Eğitimi

AIOps (IT Operasyonları için Yapay Zeka) makine öğrenimi ve analitik tekniklerin IT operasyonlarını otomatikleştirmek ve geliştirmek üzere uygulandığı bir uygulamadır, özellikle izleme, olay tespiti ve yanıt alanlarında.

Bu eğitmen liderli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki IT operasyonları profesyonellerini hedef almaktadır. Katılımcılar AIOps tekniklerini uygulayıp, metrikleri ve günlük kayıtlarını korele etmek, uyarı gürültüsünü azaltmak ve akıllı otomasyon aracılığıyla gözlem kabiliyetini artırmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AIOps platformlarının ilkelerini ve mimarisini anlamak.
• Günlük kayıtları, metrikleri ve izlemeleri korele etmek için kök nedenleri tespit etmek.
• Akıllı filtreleme ve gürültü azaltma yoluyla uyarı yorgunluğunu azaltmak.
• Açık kaynak veya ticari araçları kullanarak olayları otomatik olarak izlemek ve yanıtlamak.

Eğitimin Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden geçirme.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Tamamen açık kaynaklı araçlarla oluşturulan bir AIOps hattı, ekibin üretim ortamlarında gözleme, anormallik tespiti ve akıllı uyarı sistemleri için maliyet etkin ve esnek çözümler tasarlamasına olanak tanır.

Bu eğitmen yönlendirilmiş canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ileri düzey mühendislerin Prometheus, ELK, Grafana ve özel ML modellerini kullanarak uçtan uca bir AIOps hattı oluşturup dağıtmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yalnızca açık kaynaklı bileşenleri kullanarak bir AIOps mimarisi tasarlama.
• Günlüklerden, metriklerden ve izlemelerden veri toplama ve standartlaştırma.
• Anormallik tespiti ve olay tahminleri için ML modellerini uygulama.
• Açık araçları kullanarak uyarı ve düzeltme işlemlerini otomasyonla hale.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Enterprise AIOps platformları gibi Splunk, Moogsoft ve Dynatrace, büyük ölçekli IT ortamlarında anomali algılama, uyarı korelasyonu ve otomatik yanıt sağlama güçlü yetenekleri sunar.

Bu eğitmen önceliği olan canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), mevcut gözetim stöküne ve operasyon akışlarına AIOps araçlarını entegre etmek isteyen orta düzeyli enterprise IT ekibi için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Splunk, Moogsoft ve Dynatrace'i birleşik bir AIOps mimarisine yapılandırıp entegre etmek.
• Dağıtılmış sistemlerde AI ile desteklenen analiz kullanarak metrikler, günlük ve olayları korelasyon sağlamak.
• Oluşturulmuş ve özel akışlarla olası durumları algılamak, önceliklendirmek ve yanıt vermek otomasyonu.
• Performansı optimize etmek, MTTR'yi azaltmak ve işlevsel verimliliği enterprise ölçeğinde artırmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamaların elden geçirmesi.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Prometheus ve Grafana, modern altyapıda gözlemlenebilirlik için yaygın olarak kullanılan araçlardır, ancak makine öğrenimi bu araçları tahminsel ve zeki insightlarla güçlendirerek operasyon kararlarını otomasyona katar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face), AIOps uygulamalarını Prometheus, Grafana ve ML teknikleri kullanarak modernize etmek isteyen orta düzeyli gözlemlenebilirlik profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Sistemler ve hizmetler boyunca Prometheus ve Grafana'yi gözlemlenebilirlik için yapılandırabilir.
• Yüksek kaliteli zaman serisi verilerini toplayabilir, saklayabilir ve görselleştirebilir.
• Anomali algılama ve öngörümler için makine öğrenimi modellerini uygulayabilir.
• Tahminsel insightlere dayalı zeki uyarı kuralları oluşturabilir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden geçirmeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.