Formation AIOps en Action : Prédiction d'Incidents et Automatisation des Causes Racines

L'AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations IT) est une pratique qui applique l'apprentissage automatique et l'analyse pour automatiser et améliorer les opérations IT, notamment dans les domaines de la surveillance, de la détection d'incidents et de la réponse.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels des opérations IT intermédiaires qui souhaitent mettre en œuvre des techniques AIOps pour corréler les métriques et les journaux, réduire le bruit des alertes et améliorer l'observabilité grâce à une automatisation intelligente.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes et l'architecture des plateformes AIOps.
• Corréler les données entre les journaux, les métriques et les traces pour identifier les causes profondes.
• Réduire la fatigue des alertes grâce à un filtrage intelligent et une suppression du bruit.
• Utiliser des outils open-source ou commerciaux pour surveiller et répondre automatiquement aux incidents.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussion.
• Nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Un pipeline AIOps construit entièrement avec des outils open-source permet aux équipes de concevoir des solutions économiques et flexibles pour l'observabilité, la détection d'anomalies et les alertes intelligentes dans les environnements de production.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place) animée par un formateur s'adresse aux ingénieurs高级级别，希望使用Prometheus、ELK、Grafana和自定义ML模型构建和部署端到端的AIOps管道。

通过本培训，参与者将能够：

• 使用仅开源组件设计一个AIOps架构。
• 收集并标准化来自日志、指标和跟踪的数据。
• 应用ML模型以检测异常并预测事件。
• 使用开源工具自动化警报和补救措施。

课程格式

• 讲座与讨论互动。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中实施操作。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

Les plateformes d'entreprise AIOps comme Splunk, Moogsoft et Dynatrace offrent des capacités puissantes pour détecter les anomalies, corrélées les alertes et automatiser les réponses dans des environnements IT à grande échelle.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), est destinée aux équipes IT intermédiaires d'entreprise qui souhaitent intégrer des outils AIOps dans leur stack de visibilité et leurs flux de travail opérationnels existants.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et intégrer Splunk, Moogsoft et Dynatrace dans une architecture AIOps unifiée.
• Corréler des métriques, des journaux et des événements sur des systèmes distribués en utilisant une analyse pilotée par l'IA.
• Automatiser la détection d’incidents, leur priorisation et leurs réponses avec des flux de travail intégrés et personnalisés.
• Optimiser les performances, réduire le MTTR et améliorer l'efficacité opérationnelle à grande échelle entreprise.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

Les outils Prometheus et Grafana sont largement adoptés pour l'observabilité dans les infrastructures modernes, tandis que l'apprentissage automatique améliore ces outils avec des insights prédictifs et intelligents pour automatiser les décisions d'exploitation.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) sous la direction d'un instructeur s'adresse aux professionnels intermédiaires de l'observabilité qui souhaitent moderniser leur infrastructure de surveillance en intégrant des pratiques AIOps à l'aide de Prometheus, Grafana et de techniques ML.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Prometheus et Grafana pour l'observabilité au sein des systèmes et services.
• Collecter, stocker et visualiser des données de séries temporelles de haute qualité.
• Appliquer des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et la prévision.
• Créer des règles d'alerte intelligentes basées sur des insights prédictifs.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• Nombreuses exercices et pratique.
• Réalisation d'une mise en œuvre en environnement lab live.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.