AIOps in der Praxis: Incident-Vorhersage und Automatisierung der Root-Cause-Analyse Schulung

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analysen einsetzt, um IT-Betriebstätigkeiten zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Überwachung, Fehlererkennung und Reaktion.

Diese von einer Lehrkraft geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte auf mittlem Level, die AIOps-Techniken implementieren möchten, um Metriken und Logs zu korrelieren, Alert-Lärm zu reduzieren und die Observability durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmenden:

• die Prinzipien und die Architektur von AIOps-Plattformen verstehen.
• Daten über Logs, Metriken und Traces hinweg korrelieren können, um Fehlerursachen zu identifizieren.
• Alert-Ermüdung durch intelligentes Filtering und Rauschunterdrückung reduzieren können.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatischen Überwachung und Reaktion auf Vorfälle einsetzen können.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Eine vollständig mit Open-Source-Tools aufgebaute AIOps-Pipeline ermöglicht es Teams, kosteneffiziente und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Alerting-Prozesse in Produktionsumgebungen zu designen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure, die eine durchgängige AIOps-Pipeline mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana sowie eigenen ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Eine AIOps-Architektur ausschliesslich mit Open-Source-Komponenten entwerfen.
• Daten aus Logs, Metriken und Traces sammeln und normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und Vorhersage von Incidents einsetzen.
• Alerting und Remediation mittels Open-Source-Tools automatisieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Umfassende Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein massgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Enterprise AIOps-Plattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Anomalien, Korrelation von Alarmen und Automatisierung von Reaktionen in grossflächigen IT-Umgebungen.

Diese dozentengestützte Live- Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Teams auf fortgeschrittenem Ebene, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungs- und Operational Workflows integrieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace konfigurieren und in eine einheitliche AIOps-Architektur integrieren.
• Metriken, Logs und Ereignisse über verteilte Systeme hinweg mit KI-gesteuerter Analyse korrelieren.
• Incident-Erkennung, Priorisierung und Reaktionen mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows automatisieren.
• Performance optimieren, MTTR reduzieren und die operative Effizienz im Massstab unternehmenweit verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Ausführliche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individualisierungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine individualisierte Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Terminvereinbarung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Tools für Observability in der modernen Infrastruktur, während maschinelles Lernen diese Tools durch prädiktive und intelligente Erkenntnisse erweitert, um operative Entscheidungen zu automatisieren.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Intermediate-Level-Observability-Profis, die ihre Überwachungsumgebung modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken unter Verwendung von Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste hinweg konfigurieren.
• Hochwertige Zeitreihendaten sammeln, speichern und visualisieren.
• Maschinelle Lernmodelle für Anomalieerkennung und Forecasting anwenden.
• Intelligente Alert-Regeln basierend auf prädiktiven Erkenntnissen erstellen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.