Enterprise AIOps mit Splunk, Moogsoft und Dynatrace Schulung

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vorherzusagen, bevor sie eintreten, und die Root-Cause-Analyse (RCA) zu automatisieren, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösung zu beschleunigen.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf fortgeschrittenem Niveau, die prädiktive Analytik implementieren, Remediation automatisieren und intelligente RCA-Workflows mit AIOps-Tools und Machine-Learning-Modellen entwerfen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• ML-Modelle erstellen und trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Workflows basierend auf der Korrelation von Logs und Metriken aus mehreren Quellen automatisieren.
• Alarmierungs- und Remediation-Prozesse in bestehende Plattformen integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitstellen und skalieren.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Zahlreiche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Anpassung des Kurses

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

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.

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.