Enterprises AIOps ile Splunk, Moogsoft ve Dynatrace Eğitimi

AIOps (Yapay Zeka ile IT Operasyonları) hemen önceki olasılıkları öngörmek ve kök neden analizini (RCA) otomatikleştirmeye giderek, düşme süreyi minimize etmeye ve çözümü hızlandırmaya kullanılmaktadır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) ileri düzey IT profesyonellerine yönelik olup, tahminsel analizleri uygulamak, düzeltme işlemlerini otomatikleştirmek ve AIOps araçları ve yapay zeka modelleri ile akıllı RCA workflow'larını tasarlamayı amaçlar.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Sistem çöküşlerine yol açan desenleri tespit etmek için ML modelleri oluşturup eğitmek.
• Birden çok kaynaklı log ve ölçüm korelasyonuna dayalı RCA workflow'larını otomatikleştirmek.
• Uyarı ve düzeltme işlemlerini mevcut platformlara entegre etmek.
• Üretim ortamlarında akıllı AIOps pipeline'ları dağıtmak ve ölçeklendirmek.

Eğitim Formatı

• İnteraktif ders ve tartışma.
• Fazla egzersiz ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında uygulamalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, bizimle iletişime geçerek planlayın.

AIOps (Yapay Zeka ile IT İşlemleri) makine öğrenmesi ve analizleri uygulayan bir yöntemdir, bu da izleme, olay algılama ve yanıtlama gibi IT işlemlerini otomasyonaedayp geliştirir.

Bu eğitmenli canlı eğitim (online veya mekanik), metrikler ve günlük dosyaları ilişkilendirmek, uyarı gürültüsünü azaltmak ve zeka tabanlı otomasyon yoluyla gözlemleme kalitesini geliştirmeyi hedefleyen orta düzeyli IT işlem uzmanları için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AIOps platformlarının ilkelerini ve mimarisini anlamak.
• Günlük dosyalar, metrikler ve izler arasında veri ilişkilendirmesi yaparak kök nedenleri belirlemek.
• Zeka tabanlı süzgeçlere ve gürültü baskılamaya başvurarak uyarı yorgunluğunu azaltmak.
• Açık kaynak veya ticari araçları kullanarak olayları izleme ve otomatik olarak yanıt vermek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışma.
• Fazla uygulama ve alıştırma.
• Canlı-laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.

Bir AIOps pipeline'ı tamamen açık kaynaklı araçlarla oluşturulduğunda, ekiblere üretim ortamlarında gözetleme, anomali algılama ve akıllı uyarılar için maliyet etkili ve esnek çözümler tasarlamalarını sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) ileri düzey mühendisleri hedef alıyor, bu mühendisler bir AIOps pipeline'ı oluşturmak ve dağıtmak isteyen Prometheus, ELK, Grafana ve özel ML modelleri gibi araçları kullanarak.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Sadece açık kaynaklı bileşenleri kullanarak bir AIOps mimarisi tasarlamak.
• Günlükler, metrikler ve izlere dayalı verileri toplamak ve normalleştirmek.
• Aykırılıkları algılamak ve olayları öngörmek için ML modellerini uygulamak.
• Açık kaynaklı araçlar kullanarak uyarıları otomasyonla gerçekleştirmek ve düzeltme eylemlerini yapmak.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Birçok egzersiz ve uygulama.
• Kanarya ortamında uygulamayı kendi ellerinizle gerçekleştirmek.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Prometheus ve Grafana, modern altyapıda izlenebilirlik için yaygın olarak kullanılan araçlardır, aynı zamanda makine öğrenimi bu araçları tahminsel ve akıllı görünümler ile zenginleştirerek işlem kararlarını otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (online veya on-site), izlenebilirliği modernize etmek isteyen orta düzeyde izlenebilirlik uzmanları için tasarlanmıştır. Prometheus, Grafana ve ML tekniklerini kullanarak AIOps uygulamalarını entegre eder.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sistemler ve hizmetler arasında izlenebilirlik için Prometheus ve Grafana'yı yapılandırabilirler.
• Yüksek kaliteli zaman serisi verilerini toplayabilir, saklayabilir ve görselleştirebilirler.
• Aykırılık algılama ve tahmin için makine öğrenimi modellerini uygulayabilirler.
• Tahminsel görünümlere dayalı akıllı uyarı kuralları oluşturabilirler.

Eğitim Formatı

• İnteraktif derse ve tartışmaya.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Bir canlı-lab ortamında elden işlem.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşarak planlayın.