AIOps in Actie: Incidentvoorspelling en Root Cause Automatisering Training Cursus

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) is een praktijk die machine learning en analytics toepast om IT-operaties te automatiseren en te verbeteren, met name op het gebied van monitoring, incidentdetectie en respons.

Deze instructeurgeleide live-training (online of ter plaatse) is gericht op middelbare IT-bewerkers die AIOps-technieken willen implementeren om metrics en logs te correleren, alert-ruis te verminderen en observabiliteit door intelligente automatisering te verbeteren.

Tegen het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De principes en architectuur van AIOps-platforms begrijpen.
• Gegevens uit logs, metrics en traces correleren om de oorzaak te identificeren.
• Alert-moeheid verminderen door intelligente filtering en ruisdemping.
• Open-source of commerciële tools gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en te beantwoorden.

Cursusformat

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om een afspraak te maken.

Een AIOps-pijplijn die volledig is gebouwd met open-source tools, stelt teams in staat om kosteneffectieve en flexibele oplossingen te ontwerpen voor observabiliteit, anomalie-detectie en intelligente alerting in productieomgevingen.

Deze instructeurgeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde ingenieurs die een eind-op-eind AIOps-pijplijn willen bouwen en implementeren met behulp van tools zoals Prometheus, ELK, Grafana en aangepaste ML-modellen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Een AIOps-architectuur ontwerpen met alleen open-source componenten.
• Gegevens verzamelen en normaliseren uit logs, metriek en traces.
• ML-modellen toepassen voor het detecteren van anomalieën en het voorspellen van incidenten.
• Alerting en remediëring automatiseren met behulp van open-source hulpmiddelen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Opties voor cursusanpassing

• Om een aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem dan contact met ons op om te regelen.

Bedrijfsplatforms zoals AIOps, Moogsoft en Dynatrace bieden krachtige mogelijkheden voor het detecteren van anomalieën, het correleren van meldingen en het automatiseren van reacties in grote IT-omgevingen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op middelniveau enterprise IT-teams die AIOps tools willen integreren in hun bestaande observability stack en operationele workflows.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Splunk, Moogsoft en Dynatrace configureren en integreren in een gecentraliseerde AIOps architectuur.
• Metingen, logs en gebeurtenissen over gedistribueerde systemen correleren met behulp van AI-gedreven analyse.
• Incidentdetectie, prioritering en reactie automatiseren met ingebouwde en aangepaste workflows.
• Prestatie optimaliseren, MTTR verminderen en operationele efficiëntie op bedrijfsschaal verbeteren.

Opzet van de cursus

• Interactieve colleges en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Prometheus en Grafana zijn breed ingevoerde hulpmiddelen voor observabiliteit in moderne infrastructuur, terwijl machine learning deze hulpmiddelen versterkt met voorspellende en intelligente inzichten om operationele beslissingen te automatiseren.

Dit door een docent geleide, live training (online of op locatie) is gericht op observabiliteitprofessionals op tussenniveau die hun monitoringinfrastuctuur willen moderniseren door AIOps-praktijken te integreren met behulp van Prometheus, Grafana en ML-technieken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Prometheus en Grafana te configureren voor observabiliteit over systemen en diensten.
• Hoge kwaliteit tijdreeksdata te verzamelen, opslaan en visualiseren.
• Machine learningmodellen toe te passen voor anomaaldetectie en voorspelling.
• Intelligente waarschuwingsregels op basis van voorspellende inzichten op te stellen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.