Cursusaanbod

Introductie tot AIOps

  • Wat is AIOps en waarom is het belangrijk?
  • Traditionele monitoring versus observabiliteit aangedreven door AIOps
  • AIOps-architectuur en belangrijke componenten

Verzamelen en normaliseren van operationele gegevens

  • Soorten observabiliteitsgegevens: metrics, logs en traces
  • Invoeren van gegevens uit meerdere bronnen (servers, containers, cloud)
  • Gebruik van agents en exporters (Prometheus, Beats, Fluentd)

Data-correlatie en anomaliedetectie

  • Tijdreekscorrelatie en statistische methoden
  • Gebruik van ML-modellen voor anomaliedetectie
  • Incidenten detecteren in gedistribueerde systemen

Alerting en ruisvermindering

  • Ontwerp van intelligente alert-regels en drempels
  • Suppressie, deduplicatie en alert-groepeeren
  • Integreer met Alertmanager, Slack, PagerDuty of Opsgenie

Root Cause Analyse en visualisatie

  • Gebruik van dashboards om metrics te visualiseren en trends te detecteren
  • Onderzoek naar gebeurtenissen en tijdlijnen voor RCA
  • Problemen traceren over lagen met gedistribueerde traceringstools

Automatisering en remediatie

  • Uitlokken van automatische scripts of workflows uit incidenten
  • Integreer met ITSM-systemen (ServiceNow, Jira)
  • Gebruiksvoorbeelden: zelfgenezing, schaling, verkeersomleiding

Open Source en commerciële AIOps-platforms

  • Overzicht van tools: Prometheus, Grafana, ELK, Moogsoft, Dynatrace
  • Evaluatiecriteria voor het selecteren van een AIOps-platform
  • Demo en hands-on met een geselecteerde stack

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Een begrip van IT-operaties en systeemonitoringconcepten
  • Ervaring met monitoringtools of dashboards
  • Vertrouwdheid met basis log- en metric-formaten

Doelgroep

  • Operations teams verantwoordelijk voor infrastructuur en applicaties
  • Site Reliability Engineers (SREs)
  • IT-monitoring- en observabiliteitsteams
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën