Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
AIOps'i Açık Kaynak Araçları ile Kullanımına Giriş
- AIOps kavramlarının ve faydalarının özeti
- Observability stack'teki Prometheus ve Grafana
- AIOps'deki ML'nin yer aldığı konum: öngörücü vs. tepkisel analizler
Prometheus ve Grafana'ü Kurma ve Yapılandırma
- Zaman serisi toplama için Prometheus'i kurma ve yapılandırma
- Gerçek zamanlı metrikleri kullanarak Grafana'te panel oluşturma
- Çıkartıcılar, yeniden etiketleme ve hizmet keşfi araştırılması
ML için Veri Ön İşleme
- Prometheus metriklerinin çıkarma ve dönüştürülmesi
- Aykırılık algılama ve öngörümler için veri setleri hazırlama
- Grafana'ün dönüşümlerini veya Python pipeline'larını kullanma
Outlier Algılama İçin Machine Learning'yi Kullanma
- Aykırılık algılama için temel ML modelleri (örneğin, Izolasyon Ormanı, Tek Sınıf SVM)
- Zaman serisi verilerinde model eğitimi ve değerlendirmesi
- Grafana panelerinde aykırılıkları görselleştirme
ML ile Forecasting Metrikleri
- Kolay öngörümlü model oluşturma (ARIMA, Prophet, LSTM Giriş)
- Sistem yükünün veya kaynak kullanımının tahmini
- Tahminlerin erken uyarı ve ölçeklendirme kararları için kullanımı
ML'yi Uyarı ve Otomasyona Entegre Etme
- ML çıktısı veya eşik değerleri temelinde uyarı kuralları belirleme
- Alertmanager ve bildirim yönlendirme kullanma
- Aykırılık algılama üzerine betikler veya otomasyon akışları tetikleme
AIOps'yi Ölçeklendirme ve Kullanıma Hazırlama
- Harici observability araçlarını entegre etme (örneğin, ELK stack, Moogsoft, Dynatrace)
- Observability pipeline'ları içinde ML modellerini kullanma
- AIOps'nin ölçeklendirilmiş kullanımına yönelik en iyi uygulamalar
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Sistem izleme ve gözlemliyet kavramlarını anlamak
- Grafana veya Prometheus'yi kullanma deneyimi
- Python ile temel makine öğrenmesi prensipleri hakkında bilgi sahibi olmak
Kitle
- Gözlemliyet mühendisleri
- Altyapı ve DevOps ekibi
- İzleme platformu mimarları ve site güvenilirlik mühendisleri (SRE'ler)
14 Saat