Online AIOps Treningskurs 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 stadig mer for å predikere hendelser før de skjer, og for å automatisere rotsaksanalyse (RCA) for å minimere nedetid og akselerere løsningen.

Dette kurset, som ledet av instruktører (online eller på stedet), er rettet mot avanserte IT-professionelle som ønsker å implementere prediktiv analyse, automatisere remsjon og designe intelligente RCA-arbeidsflyter ved hjelp av AIOps-verktøy og maskinlæringsmodeller.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene ML-modeller for å oppdage mønstre som fører til systemfeil.
• Automatisere RCA-arbeidsflyter basert på korelasjon av flere loggfiler og målinger.
• Integrere varsling og remsjonsprosesser i eksisterende plattformer.
• Dyrke og skåle intelligente AIOps-pipelines i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-lab-miljø.

Kursjusteringsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs, vennligst kontakt oss for å arrangere.

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 anvender maskinlæring og analyse for å automatisere og forbedre IT-operasjoner, spesielt i områdene overvåking, hendelsesdeteksjon og respons.

Denne veiledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellemnivås IT-operasjonsprofesjonelle som ønsker å implementere AIOps-teknikker for å korrelerer metrikker og logger, redusere alert-støy, og forbedre observabilitet gjennom intelligent automatisering.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og arkitekturen for AIOps-plattformer.
• Korreler data fra logger, metrikker og spor for å identifisere røttsårsaker.
• Redusere alert-trapping gjennom intelligent filtrering og støyreduksjon.
• Bruke open-source eller kommersielle verktøy for å overvåke og responere automatisk på hendelser.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-lab-miljø.

Kursanpassingsmuligheter

• For å be om anpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

AIOps er et raskt utviklende felt som dekker behovene til moderne, komplekse IT-miljøer – spesielt dem som opererer innenfor skyarkitekturer. AIOps Foundation-kurset gir en omfattende innføring i konsepter, teknologier og praksis relatert til bruk av kunstig intelligens i IT-operasjoner.

Programmet dekker bakgrunnen for AIOps, dens kjerneprinsipper, verktøy og organisatoriske utfordringer som IT-team står overfor ved innføring av disse tilnærmelsene.

Opplæringen avsluttes med en eksamen. Å bestå den gir den globalt anerkjente AIOps Foundation-sertifiseringen, som er gyldig i tre år.

Hvem er det for?

Dette kurset er laget for profesjonelle og ledere som er involvert i:

IT-operasjoner

DevOps og Site Reliability Engineering (SRE)

Skyarkitektur

Dataanalyse og data science

Programvareutvikling

IT-sikkerhet

Produkt- og prosjektledelse