Implementing AIOps met Prometheus, Grafana, en ML 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.

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.