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 prediksjon (loggfiler, målinger, hendelser)
- Hovedkonsepter innen tidsserieprognose og anomalimønstre
Utforming av modeller for hendelsesprediksjon
- Merking av historiske hendelser og systematferd
- Valg og trening av modeller (f.eks., LSTM, Random Forest, AutoML)
- Vurdering av modellytelse og håndtering av falske positive
Innsamling av data og egenskapsingeniørvirksomhet
- Inntak og justering av logg- og måledata for modellinput
- Eksstraksjon av egenskaper fra strukturert og ustrukturert data
- Håndtering av støy og manglende data i operasjonsrørledninger
Automatisering av rotårsaksanalyse (RCA)
- Grafbasert korrelasjon av tjenester og infrastruktur
- Bruk av maskinlæring til å inferere sannsynlige rotårsaker fra hendelsekjedene
- Visualisering av RCA med toppologikjente dashboards
Sanering og Workflow Automation
- Integrering med automatiseringsplattformer (f.eks., Ansible, Rundeck)
- Utløsing av tilbakekallinger, omstarter eller trafikkomdirigering
- Revisjon og dokumentering av automatiserte intervensjoner
Skalering av intelligente AIOps rørledninger
- MLOps for observabilitet: omtrening og modellversjonering
- Kjøring av prediksjoner i sanntid over fordelte noder
- Beste praksis for innføring av AIOps i produksjonsmiljøer
Sakskilder og praktiske applikasjoner
- Analyse av sanne hendelsesdata ved hjelp av prediktive AIOps modeller
- Innføring av RCA rørledninger med syntetisk og produksjonsdata
- Gjennomgang av bransjenyttesaker: cloud-utfall, mikrotjenesteuansetthet, nettverksdegradering
Oppsummering og neste steg
Krav
- Erfaring med overvåkningsystemer som Prometheus eller ELK
- Arbeidskunnskap om Python og grunnleggende maskinlæring
- Kjennskap med arbeidsflyter for håndtering av hendelser
Målgruppe
- Senior site reliability engineers (SREs)
- IT automatiseringarkitekter
- DevOps- og observabilitetsplattformledere
14 timer