Enterprise AIOps with Splunk, Moogsoft, and Dynatrace Training Cursus

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wordt steeds vaker gebruikt om incidenten te voorspellen voordat ze optreden en root cause analysis (RCA) te automatiseren om de downtime 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, remediatie automatiseren en slimme RCA-workflows willen ontwerpen met behulp van AIOps hulpmiddelen en machine learning-modellen.

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

• ML-modellen opbouwen en trainen om patronen te detecteren die leiden tot systeemstoringen.
• RCA-workflows automatiseren op basis van correlatie van logs en metrische gegevens uit meerdere bronnen.
• Waarschuwing- en remediatieprocessen integreren in bestaande platforms.
• Slimme AIOps pijpleidingen implementeren en schalen in productieomgevingen.

Opbouw van de cursus

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

Opties voor aanpassing van de cursus

• 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 analyse toepast om IT-operaties te automatiseren en te verbeteren, met name op het gebied van monitoring, incidentdetectie en respons.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op IT-operatiesprofessionals op intermediair niveau die AIOps-technieken willen implementeren om metriek en logs te correleren, waarschuwingen te verminderen en observabiliteit te verbeteren door slimme automatisering.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De principes en architectuur van AIOps-platformen te begrijpen.
• Gegevens over logs, metrieken en traces te correleren om de oorzaken van problemen te identificeren.
• Waarschuwingvermoeidheid te verminderen door slim filteren en geluidsonderdrukking.
• Open-source of commerciële tools te gebruiken om incidenten automatisch te monitoren en erop te reageren.

Formaat van de cursus

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

Opties voor cursusaanpassing

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

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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

Deze docentgeleide live training (online of op locatie) is gericht op observabiliteitsspecialisten op intermediair niveau die hun monitoringsinfrastructuur willen moderniseren door AIOps praktijken te integreren met behulp van Prometheus, Grafana en ML-technieken.

Na voltooiing van deze training kunnen deelnemers:

• Prometheus en Grafana configureren voor observabiliteit over systemen en diensten.
• Kwalitatief hoogwaardige tijdreeksdata verzamelen, opslaan en visualiseren.
• Machine learning-modellen toepassen voor anomalie-detectie en voorspelling.
• Intelligente waarschuwingsregels opbouwen op basis van voorspellende inzichten.

Formaat van de cursus

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

Opties voor cursusaanpassing

• Voor het aanvragen van een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.