AIOps Basics: Monitoring, Correlation, and Intelligent Alerting Training Cursus

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wordt steeds vaker gebruikt om incidenten vooraf te voorspellen en de root cause analysis (RCA) te automatiseren om uitvaltijd te minimaliseren en de oplossing te versnellen.

Deze door instructeurs geleide live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde IT-professionals die voorspellende analyse willen implementeren, remediëring willen automatiseren en slimme RCA-workflows willen ontwerpen met behulp van AIOps-tools en machine learning-modellen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• ML-modellen bouwen en trainen om patronen te detecteren die leiden tot systeemfouten.
• RCA-workflows automatiseren op basis van log- en metriekcorrelatie uit meerdere bronnen.
• Waarschuwingen en remediëringprocessen integreren in bestaande platforms.
• Slimme AIOps-pipelines in productieomgevingen implementeren en schalen.

Opzet van de cursus

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

Opties voor cursusaanpassing

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

Een AIOps pipeline volledig gebouwd met open-source tools biedt teams de mogelijkheid om kosteneffectieve en flexibele oplossingen te ontwerpen voor observability, anomaly detection en intelligent alerting in productieomgevingen.Deze door een docent geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde engineers die een eind-to-eind AIOps pipeline 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, metrieken en traces.* ML-modellen toepassen om anomalies te detecteren en incidenten te voorspellen.* Alerting en remediation automatiseren met open-source tools.Format van de cursus* Interactieve les en discussie.* Veel oefeningen en praktijk.* Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.Opties voor cursusaanpassing* Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem 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.