AIOps Schulungen in München

Mit ausschließlich Open-Source-Tools lässt sich eine AIOps-Pipeline erstellen, die kosteneffiziente und flexible Lösungen für die Beobachtbarkeit, Anomalieerkennung sowie intelligente Alerting-Mechanismen in Produktivumgebungen bereitstellt.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene Ingenieure, die eine vollständige AIOps-Pipeline unter Einsatz von Tools wie Prometheus, ELK, Grafana sowie individuellen ML-Modellen aufbauen und einführen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich aus Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Protokollen, Metriken und Traces zu sammeln sowie zu normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien sowie Vorhersage möglicher Störungen anzuwenden.
• Alarmierung und Problembehebung mithilfe offener Tools zu automatisieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Aufgaben.
• Direkte Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training zu diesem Thema, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

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

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an erfahrene IT-Teams aus Unternehmen, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungs- und Betriebsabläufe integrieren möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Konfiguration und Integration von Splunk, Moogsoft sowie Dynatrace zu einer einheitlichen AIOps-Architektur.
• Korrelation von Metriken, Protokollen und Ereignissen in verteilten Systemen mithilfe künstlicher Intelligenz.
• Automatisierung der Fehlererkennung, Priorisierung sowie Reaktion durch standardmäßige und individuell angepasste Workflows.
• Optimierung der Systemperformance, Verkürzung der Durchschnittszeit bis zur Fehlerbehebung (MTTR) sowie Steigerung der betrieblichen Effizienz im großen Maßstab.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praxisnahe Implementierungsaufgaben in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wenn Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

AIOps – also die Anwendung künstlicher Intelligenz im IT-Betrieb – wird zunehmend eingesetzt, um Störungen vor ihrem Auftreten zu erkennen sowie die Analyse der Ursachen automatisch durchzuführen. Dadurch lässt sich Ausfallzeit minimieren und die Behebung von Problemen beschleunigen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Fachkräfte, die predictive Analytics implementieren, Abhilfemaßnahmen automatisieren sowie intelligente Workflows zur Ursachenanalyse mittels AIOps-Werkzeugen und maschinellen Lernmodellen entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen könnten.
• Automatisierte Abläufe zur Ursachenanalyse auf Basis der Korrelation verschiedener Logs und Metriken einzurichten.
• Alarm- sowie Behebungsprozesse nahtlos in bestehende Systemlandschaften zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktivumgebungen bereitzustellen und skalierbar einzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche praktische Übungen zur Vertiefung des Wissens.
• Praktische Umsetzung in einer realen Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Sollten Sie ein auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung der Details.

Prometheus und Grafana zählen zu den weit verbreiteten Werkzeugen zur Beobachtbarkeit moderner Infrastrukturen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen erhalten diese Tools zusätzliche predictive sowie intelligente Einblicke, die dabei helfen, Entscheidungen im Bereich der IT-Betriebsabläufe zu automatisieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte der Beobachtbarkeit auf mittlerem Kenntnisniveau, die ihre Monitoring-Infrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Verfahren unter Nutzung von Prometheus, Grafana sowie Techniken des maschinellen Lernens integrieren.

Nach Abschluss dieses Trainings verfügen die Teilnehmer über folgende Fähigkeiten:

• Konfiguration von Prometheus und Grafana zur Beobachtung verschiedenster Systeme und Dienste.
• Erfassung, Speicherung sowie visuelle Darstellung qualitativ hochwertiger Zeitreihendaten.
• Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Prognose.
• Erstellung intelligenter Alarmregeln auf Basis vorausschauender Analysen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungsaufgaben zur praktischen Anwendung des Gelernten.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für individuell angepasste Schulungen zu diesem Thema wenden Sie sich bitte an uns, um einen Termin zu vereinbaren.

AIOps – also die Anwendung künstlicher Intelligenz in der IT-Operations – ist eine Methode, bei der maschinelles Lernen und Analyseverfahren genutzt werden, um IT-Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Dies betrifft insbesondere das Monitoring, die Erkennung sowie die Reaktion auf Vorfälle.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Operations-Fachkräfte mittlerer Kenntnisstufe, die AIOps-Techniken einsetzen möchten, um Metriken und Log-Daten zu korrelieren, die Anzahl irrelevanter Alarme zu reduzieren sowie die Beobachtbarkeit der Systeme durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien sowie die Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten aus Log-Einträgen, Metriken und Trace-Informationen miteinander in Verbindung zu bringen, um die Ursachen von Problemen zu ermitteln.
• Die sogenannte „Alarm-Fatigue“ durch intelligente Filterverfahren sowie die Reduzierung irrelevanter Benachrichtigungen zu minimieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools einzusetzen, um Vorfälle automatisch zu überwachen und darauf zu reagieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen sowie Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungsbeispiele.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training? Kontaktieren Sie uns gerne, um die Details zu besprechen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in München – online oder vor Ort – richtet sich an Ingenieure für Beobachtbarkeit und SRE-Experten, die LLMs sowie KI in ihre Monitoring-, Alarmierungs- und Analyseprozesse einbinden möchten.

This instructor-led, live training in München (online or onsite) is aimed at SRE and DevOps engineers who want to design, build, and safely deploy AI agents for autonomous IT operations.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in München (online oder vor Ort) richtet sich an Machine-Learning-Ingenieure sowie Plattformteams, die robuste Betriebsabläufe für LLM-gestützte Anwendungen in großem Umfang aufbauen müssen.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung erfahrener Dozenten in München (online oder vor Ort) richtet sich an Sicherheits- und ML-Ingenieure, die Angriffe auf KI-Modelle sowie LLM-basierte Anwendungen erkennen, testen und abwehren müssen.