Eğitim İçeriği

AIOps Giriş

  • AIOps nedir ve niçin önemli
  • Geleneksel izleme vs. AIOps-driven gözlemleyici yaklaşım
  • AIOps mimarisi ve ana bileşenleri

Operasyonel Verinin Toplanması ve Normalleştirme

  • Gözlemlenebilirlik veri tipleri: metrikler, günlük kayıtları ve iz sürme
  • Sunucular, kapsayıcılar, bulut gibi çok sayıda kaynağından veri alma
  • Aracılara ve aktarıcılara (agente ve exporters) (Prometheus, Beats, Fluentd) kullanımı

Veri Korelasyonu ve Anomali Tespiti

  • Zaman serisi korelasyonu ve istatistiksel yöntemler
  • Anomali tespitinde ML modellerini kullanma
  • Dağıtılmış sistemlerde olayların algılanması

Uyarılar ve Gürültü Azaltma

  • Zeki uyarı kuralları ve eşik değerleri tasarımı
  • Düşürme, yinelenen uyarıyı silme ve uyarı gruplandırma
  • Alertmanager, Slack, PagerDuty veya Opsgenie ile entegrasyon

Kök Neden Analizi ve Görselleştirme

  • Metrikleri görselleştirmek ve eğilimleri algılamak için konsollar kullanımı
  • RCA için olayları ve zaman çizelgelerini keşfetme
  • Dağıtılmış izleme araçlarıyla katmanlar arası sorunların izlenmesi

Otomasyon ve Tedavi

  • Olaylardan otomatik komut dosyaları veya iş akışlarının tetiklenmesi
  • ITSM sistemleri (ServiceNow, Jira) ile entegrasyon
  • Uygulama alanları: kendi iyileştiricisi, ölçeklendirme, trafik yönlendirmesi

Açık Kaynak ve Ticari AIOps Platformları

  • Araçlar genel bakışı: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
  • Bir AIOps platformu seçmek için değerlendirme kriterleri
  • Seçilen bir stakla demo ve pratik uygulama

Özeti ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • IT işlemleri ve sistem izleme kavramlarını anlamak
  • İzleme araçları veya panolarla deneyim
  • Temel log ve metrik formatlarıyla tanışlık

Kişiye Yönelik

  • Altyapı ve uygulamalar için sorumlu işlemleri ekibi
  • Site Güvenilirlik Mühendisleri (SREs)
  • IT izleme ve gözlem ekibi
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler