Plan Szkolenia

Wprowadzenie do predykcyjnego AIOps

  • Przegląd analizy predykcyjnej w operacjach IT
  • Źródła danych do przewidywania (dzienniki, metryki, zdarzenia)
  • Kluczowe koncepcje w prognozowaniu szeregów czasowych i wzorcach anomalii

Projektowanie modeli przewidywania incydentów

  • Oznaczanie historycznych incydentów i zachowania systemu
  • Wybieranie i trenowanie modeli (np. LSTM, Random Forest, AutoML)
  • Ocena wydajności modeli i obszuga fałszywych pozytywnych wyników

Zbieranie danych i inżynieria cech

  • Importowanie i wyrównywanie danych dzienników i metryk do wejścia modelu
  • Wyodrębnianie cech z danych strukturyzowanych i niestrukturyzowanych
  • Obsługa szumów i brakujących danych w potokach operacyjnych

Automatyzacja analizy przyczyn podstawowych (RCA)

  • Korelacja graficzna usług i infrastruktury
  • Używanie ML do wnioskowania o prawdopodobnych przyczynach podstawowych z łańcuchów zdarzeń
  • Wizualizacja RCA za pomocą paneli kontrolnych świadomych topologii

Naprawa i automatyzacja przepływów pracy

  • Integracja z platformami automatyzacji (np. Ansible, Rundeck)
  • Wyzwalanie cofnięć, ponownych uruchomień lub przekierowywania ruchu
  • Audytowanie i dokumentowanie automatycznych interwencji

Skalowanie inteligentnych potoków AIOps

  • MLOps dla obserwowalności: ponowne trenowanie i wersjonowanie modeli
  • Uruchamianie przewidywań w czasie rzeczywistym na rozproszonych węzłach
  • Najlepsze praktyki wdrażania AIOps w środowiskach produkcyjnych

Studia przypadków i praktyczne zastosowania

  • Analiza rzeczywistych danych incydentów przy użyciu modeli predykcyjnych AIOps
  • Wdrażanie potoków RCA z danymi syntetycznymi i produkcyjnymi
  • Przegląd przypadków zastosowania branżowych: awarie w chmurze, niestabilność mikroserwisów, degradacje sieciowe

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w systemach monitoringu takich jak Prometheus lub ELK
  • Praktyczna znajomość Pythona i podstawowego uczenia maszynowego
  • Znajomość przepływów pracy zarządzania incydentami

Odbiorcy

  • Starsi inżynierowie niezawodności serwisowej (SRE)
  • Architekci automatyzacji IT
  • Liderzy platform DevOps i obserwowalności
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie