Kursplan
Innføring i AIOps
Opprinnelse og utvikling av AIOps
Viktigheten av AIOps i moderne IT
AIOps vs. IT-driftsanalyse – nøkkelforskjeller
Kjerneteknologier og konsepter
Livssyklus for AIOps-systemer
Relaterte praksis og metoder
AIOps i organisatorisk sammenheng
Nøkkeldrivere og påvirkningsfaktorer
Integrasjon med DevOps
Rollen til AIOps i Site Reliability Engineering (SRE)
AIOps og IT-sikkerhetsbekymringer
Data, telemetri og systemkompleksitet
Et nytt paradigme for å forstå systemhelse
Kjerneteknologier – Data
Hva er Big Data?
De 5 V-ene i Big Data
Egenskaper ved Big Data i AIOps
Datakilder og datatyper i AIOps-miljøer
Datas mangfold og utfordringer med behandling
Kjerneteknologier – Maskinlæring (ML)
KI, ML og deres rolle i AIOps
Supervisert vs. usupervisert læring i AIOps
Maskinlæring vs. tradisjonell analyse
ML-modeller og deres anvendelse i AIOps
Fremtiden for KI i IT-drift
Sammenligning av ML og数据分析-tilnærminger
AIOps og operative indikatorer
Nøkkelfigurer for IT-miljøer
Viktige indikatorer over ulike systemer
SLA, SLO og KPI – definisjoner og bruksområder
Henvendelsesrelaterte indikatorer: deteksjon og klassifisering
Tidsbaserte indikatorer: MTTD, MTBF, MTTA, MTTR
Administrering av servicenivåavtaler
Use cases og endring av organisatorisk mentalitet
Fra reaktiv til proaktiv drift
Egenskaper ved en reaktiv IT-driftsmodell
Fra deterministiske til sannsynlighetsbaserte tilnærminger
Praktiske use cases for AIOps
Organisasjonsendringer drevet av AIOps
Forstå fortiden, forutsi fremtiden
Måling av AIOps-impakten
Nøkkelfigurer for AIOps i IT-drift
Synergi mellom AIOps, DevOps og SRE
Forbedring av KI-nøyaktighet gjennom AIOps
Økt synlighet på systemene
Oppfølging av AIOps-impact på driftsenhetene
Knytte AIOps-indikatorer til DORA-indikatorer
Innføring av AIOps i organisasjonen
Unngå vanlige feller
Etik og maskinlæring i AIOps
Innføringsstier og strategier
Datakvalitet og prosesssamsvar
Organisasjonskultur og støttende praksis
Datareguleringer og compliance
Håndtering av feil i ML-modeller
Personvern og brukerdatabeskyttelse
Krav
Grunnleggende forståelse av IT-terminologi og erfaring med arbeid innenfor informasjonsteknologi.
Referanser (2)
Craig var ekstremt engasjert i opplæringen, alltid sikrede at vi holdt fokus, tilpasset eksemplene til våre daglige aktiviteter og ga alltid et svar når vi spurte, selv om informasjonen ikke var inkludert i presentasjonen.
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
Kurs - DevOps Foundation®
Maskinoversatt
Høy nivå av engasjement og kunnskap hos treneren
Jacek - Softsystem
Kurs - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
Maskinoversatt