Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til Predictive AIOps
- Oversikt over prediktiv analyse i IT-operasjoner
- Datakilder for prediksjoner (logger, metrikker, hendelser)
- Nøkkelkonsepter i tidsserieforutsiing og anomali-mønstre
Design av Incident Prediksjonsmodeller
- Merking av historiske hendelser og systematferd
- Velge og trene modeller (for eksempel LSTM, Random Forest, AutoML)
- Vurdere modellprestasjon og håndtering av falske positive
Innsamling av data og feature engineering
- Innlesing og justering av logg- og metrikkdata for modellinnput
- Feature-ekstraksjon fra strukturerte og ustrukturerte data
- Håndtering av støy og manglende data i operasjonelle rørledninger
Automatisering av Root Cause Analysis (RCA)
- Grafbasert korrelasjon av tjenester og infrastruktur
- Bruk av ML for å utlede sannsynlige årsaker fra hendelseskjeder
- Visualisering av RCA med topologi-bekymrede dashbord
Remediasjon og Workflow Automation
- Integrering med automatiseringsplattformer (for eksempel Ansible, Rundeck)
- Utløse rollback, restarter eller omdirigering av trafik
- Revisjon og dokumentasjon av automatiserte intervensjoner
Skaling av intelligente AIOps rørledninger
- MLOps for observabilitet: retraining og modellversjonering
- Kjøring av prediksjoner i sanntid over distribuerte noder
- Beste praksis for å implementere AIOps i produksjonsmiljøer
Case Studies og praktiske applikasjoner
- Analyse av reelle hendelsesdata ved bruk av prediktive AIOps modeller
- Implementering av RCA rørledninger med syntetiske og produksjonsdata
- Oversikt over industrianvendelser: skyutfall, mikrotnestabilitet, nettverkssvikt
Oppsummering og neste trinn
Krav
- Erfaring med overvåkingssystemer som Prometheus eller ELK
- Kjennskap til Python og grunnleggende maskinlæring
- Kjennskap til prosesser for håndtering av hendelser
Målgruppe
- Senior nettsikkerhetsingeniører (SREs)
- IT-automasjonsarkitekter
- DevOps og ledere for observabilitetplattformer
14 timer
