Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Kursplan
Innføring i prediktiv AIOps
- Oversikt over prediktiv analyse i IT-operasjoner
- Datasaker for prediksjon (logger, målinger, hendelser)
- Nøkkelbegreper i tidsrekkeforutsyn og anomalimønstre
Designing Incident Prediction Models (Design av hendelsesprediksjonsmodeller)
- Merkning av historiske hendelser og systemadferd
- Valg og trening av modeller (f.eks., LSTM, Random Forest, AutoML)
- Evaluering av modellprestasjoner og håndtering av usant-positiver
Datainnsamling og funksjonshåndsanning
- Inntak og justering av logg- og målingsdata for modellinput
- Funksjonsuttrekk fra strukturerte og ustrukturerte data
- Håndtering av støy og manglende data i operasjonelle pipeliner
Automatisering av rotsaksanalyse (RCA)
- Grafbasert korelasjon av tjenester og infrastruktur
- Bruk av ML til å invertere sannsynlige rotsaker fra hendelsesketter
- Visualisering av RCA med topologi-bevisst dashboards
Remsjon og arbeidsflyt automatisering
- Integrering med automatiseringsplattformer (f.eks., Ansible, Rundeck)
- Utløsning av tilbakekallinger, restart eller trafikksviting
- Auditering og dokumentasjon av automatiserte intervensjoner
Skåling av intelligente AIOps-pipeliner
- MLOps for observabilitet: retrening og modellversjonering
- Kjøring av forutsagn i sanntid over distribuerte noder
- Best praksis for å dyrke AIOps i produksjonsmiljøer
Case Studies and Practical Applications (Studieavdelinger og praktiske anvendelser)
- Analyse av reelle hendelsesdata ved hjelp av prediktive AIOps-modeller
- Dyrking av RCA-pipeliner med syntetiske og produksjonsdata
- Gjennomgang av bransjebrukstilfeller: sky-nedetider, ustabilitet i mikrotjenester, nettverksnedganger
Oppsummering og neste trinn
Krav
- Erfaring med monitringssystemer som Prometheus eller ELK
- Arbeidserfaring med Python og grunnleggende maskinlæring
- Bekjentskap med hendelsesbehandlingsarbeidsflyter
Målgruppe
- Senior site reliability engineers (SREs)
- IT-automatiseringsarkitekter
- DevOps- og observabilitetsplattformledere
14 Timer
