AIOps Schulungen in Nürnberg

Ein von Open-Source-Tools vollständig erstellter AIOps-Pfad ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Warnmeldungen in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieser durch den Lehrbeauftragten geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die einen end-to-end AIOps-Pfad mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Logs, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle anzuwenden, um Anomalien zu erkennen und Vorfallprognosen zu erstellen.
• Warnmeldungen und Remediierung mit Open-Source-Tools automatisieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisfälle.
• Hand-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung an diesen Kurs, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Möglichkeiten zur Erkennung von Anomalien, Zusammenführung von Warnmeldungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieser durch Trainer geführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Beobachtungsstacks und operative Workflows integrieren möchten.

Zum Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren und Integrieren von Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur.
• Zusammenführen von Metriken, Protokollen und Ereignissen über verteilte Systeme mit künstl. intelligenter Analyse.
• Automatisieren der Erkennung, Priorisierung und Reaktion auf Vorfälle mithilfe eingebaute und benutzerdefinierter Workflows.
• Leistungsoptimierung, Reduzierung der MTTR und Verbesserung der operativen Effizienz unter Unternehmenstauglichkeit.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hand-on-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Arrangementierung.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend verwendet, um Incidents vor ihrer Entstehung zuvorzuwarnen und die Ursachenanalyse (RCA) automatisiert zu beschleunigen, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungszeit zu verkürzen.

Diese von einem Lehrer geleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Professionals, die vorausschauende Analyse implementieren, Automatisierung der Behebung und das Design intelligenter RCA-Prozesse mit AIOps Werkzeugen und maschinellem Lernen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vor Systemausfällen zu erkennen.
• RCA-Prozesse basierend auf der Korrelation mehrerer Quellen von Protokollen und Metriken automatisiert einzurichten.
• Warnungs- und Behebungsprozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einem Live-Lab-Umfeld.

Anpassungs-Optionen des Kurses

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Beobachtbarkeit in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen erweitert, um die Operationalitätsentscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Lehrer begleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an mittelgradige Beobachtbarkeitsprofis, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Zum Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Konfigurieren von Prometheus und Grafana für Beobachtbarkeit über Systeme und Dienste.
• Sammeln, Speichern und Visualisieren von hochwertigen Zeitreihendaten.
• Anwendung von Maschinellem Lernen zur Auswertung von Anomalien und Prognosen.
• Erstellen intelligenter Warnregeln basierend auf prädiktiven Erkenntnissen.

Format des Kurses

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

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs bitten wir Sie, sich bei uns für ein Arrangement zu melden.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Betriebsabläufe) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analytik zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Operationen anwendet, insbesondere im Bereich der Überwachung, der Ereigniserkennung und -behandlung.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Betriebsexperten, die Techniken von AIOps einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, den Alarm-Lärm zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Spuren zu korrelieren, um die Ursachen festzustellen.
• Den Alarm-Frust durch intelligente Filterung und Lärmsuppression zu reduzieren.
• Open-Source oder kommerzielle Tools zum automatischen Überwachen und Beantworten von Ereignissen zu verwenden.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungsaufgaben und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.