Een AIOps-pijplijn bouwen met open source-tools Training Cursus

Deze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op observability- en SRE-engineers die LLM’s en AI willen integreren in hun monitoring-, alarm- en incidentanalyseprocessen.

AIOps (Artificiële Intelligentie voor IT-operaties) wordt steeds vaker ingezet om incidenten voorspellend te identificeren nog voordat ze zich voordoen en om de analyse van oorzaken te automatiseren. Hierdoor wordt downtime geminimaliseerd en kan sneller worden gereageerd op problemen.

Deze door een instructeur geleide, live-training – zowel online als ter plaatse – richt zich op IT-professionals met een gevorderde kennis die AIOps-tools en machine learning-modellen willen gebruiken om voorspellende analyses te implementeren, herstelacties te automatiseren en intelligente workflows voor oorzakenanalyse te ontwerpen.

Na afronding van deze training kunnen de deelnemers:

• Machine learning-modellen ontwikkelen en trainen om patronen te ontdekken die tot systeemstoringen leiden.
• Oorzakenanalyse-workflows automatiseren door log- en metriekgegevens uit meerdere bronnen met elkaar te correleren.
• Waarschuwings- en herstelprocessen integreren in bestaande IT-platforms.
• Intelligent AIOps-pijplijnen implementeren en schalen binnen productieomgevingen.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor maatwerk op de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

AIOps (Artificiële Intelligentie voor IT-operaties) is een aanpak waarbij machine learning en data-analyse worden ingezet om IT-beheer te automatiseren en te verbeteren, met name op het gebied van monitoring, detectie van incidenten en reactie daarop.

Deze interactieve training, begeleid door een instructeur (online of ter plaatse), is bedoeld voor IT-operatieprofessionals met enige ervaring die AIOps-technieken willen toepassen om metingen en logbestanden te correleren, alarmoverload tegen te gaan en de observability te versterken via intelligente automatisering.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• De principes en architectuur van AIOps-platformen begrijpen.
• Gegevens uit logbestanden, metingen en traces correleren om oorzaken van problemen te achterhalen.
• Alarmoverload verminderen door slimme filteren en het onderdrukken van onnodige meldingen.
• Open source- of commerciële hulpmiddelen gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en af te handelen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktische opdrachten.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot maatwerk aanpassing van de cursus

• Heeft u behoefte aan een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is gericht op SRE- en DevOps-engineers die AI-agents willen ontwerpen, bouwen en veilig implementeren voor autonome IT-operaties.

Enterprise AIOps-platforms zoals Splunk, Moogsoft en Dynatrace bieden krachtige mogelijkheden voor het detecteren van afwijkingen, het correleren van waarschuwingen en het automatiseren van acties in grote IT-omgevingen.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor IT-teams op middenniveau die AIOps-tools willen integreren in hun huidige observability-structuur en operationele werkprocessen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers kunnen:

• Splunk, Moogsoft en Dynatrace configureren en integreren in één gezamenlijke AIOps-architectuur.
• Met behulp van AI-analyses metrieken, logs en gebeurtenissen uit gedistribueerde systemen correleren.
• Incidentdetectie, -prioritering en -respons automatiseren via standaard- of aangepaste werkstromen.
• De prestaties optimaliseren, de reactietijd bij incidenten verkorten en de operationele efficiëntie op ondernemingsniveau verbeteren.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktische opdrachten.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden voor aanpassing van de cursus

• Wilt u een op maat gemaakte training voor deze cursus? Neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Prometheus en Grafana zijn wijdverspreide hulpmiddelen voor observability in moderne infrastructuren. Machine learning versterkt deze tools door ze te voorzien van voorspellende en intelligente inzichten, waardoor operationele beslissingen geautomatiseerd kunnen worden.

Deze door een instructeur geleide training (online of op locatie) richt zich op observability-professionals met een gemiddelde kennisniveau die hun monitoring-infrastructuur willen moderniseren door AIOps-technieken te combineren met Prometheus, Grafana en machine learning.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Prometheus en Grafana te configureren voor observability over systemen en diensten.
• Hoogwaardige tijdreeksgegevens te verzamelen, op te slaan en te visualiseren.
• Machine learning-modellen toe te passen voor anomalie-detectie en voorspellingen.
• Intelligente waarschuwingsregels op te stellen die zijn gebaseerd op voorspellende inzichten.

Vorm van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktijkopdrachten.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot cursuscustomisatie

• Voor een op maat gemaakte training kunt u contact met ons opnemen om de details af te spreken.

Deze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor machine learning-engineers en platformteams die robuuste operatieve processen willen ontwikkelen voor toepassingen gebaseerd op grote taalmodellen, en dit op schaal.

Deze door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor beveiligings- en machine learning-engineers die aanvallen op ML-modellen en LLM-gebaseerde applicaties moeten identificeren, testen en afweren.