Een AIOps Pijplijn Bouwen met Open Source Tools 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.

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 op locatie) is bedoeld voor IT-operatieprofessionals op tussenniveau die AIOps-technieken willen implementeren om metingen en logboeken te correleren, alarmgeluid te verminderen en observabiliteit te verbeteren door middel van intelligente automatisering.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De principes en architectuur van AIOps-platforms begrijpen.
• Gegevens over logboeken, metingen en traces correleren om oorzaken te identificeren.
• Alarmvermoeidheid verminderen door middel van intelligente filtering en geluidsonderdrukking.
• Open-source of commerciële tools gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en te reageren.

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 te vragen, 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.