AIOps Kurs i Norge

En AIOps pipeline bygget helt med åpne kildeverktøy, lar team designere kostnadseffektive og fleksible løsninger for observabilitet, anomaliopptak og intelligent varsling i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ingeniører som ønsker å bygge og distribuere en end-to-end AIOps pipeline ved hjelp av verktøy som Prometheus, ELK, Grafana, og tilpassede ML-modeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Design en AIOps arkitektur ved å bruke kun åpne kildekomponenter.
• Samle inn og normalisere data fra logger, målinger og spor.
• Bruke ML-modeller for å oppdage anomali og forutsi hendelser.
• Automatisere varsling og retning med åpne verktøy.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndverksmessig implementering i en live-lab miljø.

Kurs Tilhørighet

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

Bedriftsplattformer AIOps som Splunk, Moogsoft og Dynatrace gir kraftige muligheter for å oppdage anomalier, korrelere varsler og automatisere svar i store IT-miljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå IT-team i bedrifter som ønsker å integrere AIOps-verktøy i sin eksisterende observabilitetsstack og operasjonelle arbeidsflyter.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Konfigurere og integrere Splunk, Moogsoft og Dynatrace i en samlet AIOps-arkitektur.
• Korrelere målinger, logger og hendelser i fordelte systemer ved hjelp av AI-drevet analyse.
• Automatisere oppdagelse, prioritering og respons på hendelser med innebygde og tilpassede arbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse, redusere MTTR og forbedre operasjonell effektivitet på bedriftsnivå.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånds-på-implementering i et live-lab-miljø.

Tilpassingsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) brukes i økende grad for å forutsi hendelser før de skjer og automatisere rotårsaksanalyse (RCA) for å minimere nedetid og akselerere løsningstider.

Denne instruktørledede opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot IT-profesjonelle på avansert nivå som ønsker å implementere prediktiv analyse, automatisere feilretting og designe intelligente RCA-arbeidsflyter ved hjelp av AIOps-verktøy og maskinlæringsmodeller.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene ML-modeller for å oppdage mønstre som fører til systemfeil.
• Automatisere RCA-arbeidsflyter basert på korrelasjon av logg- og metrikkdata fra flere kilder.
• Integrere varsling og feilretting i eksisterende plattformer.
• Deployere og skale intelligente AIOps-pipelines i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk arbeid.
• Hånds-on implementasjon i et levende laboratoriumsmiljø.

Muligheter for tilpasning av kurset

• For å be om et tilpasset kurs for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.

Prometheus og Grafana er bredt aksepterte verktøy for observabilitet i moderne infrastrukturer, mens maskinlæring forbedrer disse verktøyene med prediktive og intelligente innsikter for å automatisere operasjonelle beslutninger.

Dette instruktørledede, live-traininget (online eller på stedet) er rettet mot observabilitetspersonell på mellomnivå som ønsker å modernisere sin overvåkningsinfrastruktur ved å integrere AIOps-praksis ved hjelp av Prometheus, Grafana og ML-teknikker.

Ved slutten av dette treningen vil deltakerne kunne:

• Konfigurere Prometheus og Grafana for observabilitet over systemer og tjenester.
• Samle inn, lagre og visualisere høykvalitets tidsserie data.
• Bruke maskinlæringsmodeller for anomali deteksjon og forutseelser.
• Opprette intelligente varselregler basert på prediktive innsikter.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndfast implementering i et live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, kontakt oss for å avtale.

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) er en praksis som bruker maskinlæring og analyser til å automatisere og forbedre IT-operasjoner, spesielt innen overvåking, hendelsesdeteksjon og respons.

Dette instruktørledede, levende treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå IT-operasjoner fagfolk som ønsker å implementere AIOps teknikker for å korrelere metrikker og loggene, redusere varselstøy og forbedre observabilitet gjennom intelligent automatisering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå prinsippene og arkitekturen til AIOps plattformer.
• Korrelere data over loggene, metrikker og spor for å identifisere årsaker.
• Redusere varselutmattelse gjennom intelligent filtrering og støyundertrykkelse.
• Bruke åpne eller kommersielle verktøy til å overvåke og svare på hendelser automatisk.

Format for kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hender på implementering i et live-lab miljø.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.

AIOps er et raskt utviklende felt som dekker behovene i moderne, komplekse IT-miljøer—spesielt de som opererer innenfor cloud-arkitekturer. Kurset AIOps Foundation gir en omfattende introduksjon til konsepter, teknologier og praksiser knyttet til bruk av kunstig intelligens i IT-operasjoner.

Programmet dekker bakgrunnen for AIOps, kjerneprinsipper, verktøy og organisatoriske utfordringer som IT-team møter når de tilpasser disse tilnærmingene.

Treningen avsluttes med en eksamen. Å bestå den gir den globalt anerkjente AIOps Foundation sertifiseringen, gyldig i tre år.

Hvem er det for?

Dette kurset er designet for fagfolk og ledere innenfor:

IT-operasjoner

DevOps og Site Reliability Engineering (SRE)

Cloud-arkitektur

Dataanalyse og Data Science

Programvareutvikling

IT-sikkerhet

Produkt- og prosjektledelse