AIOps Fundamentals: Monitoring, Correlation, and Intelligent Alerting - Plan Szkolenia

AIOps (Sztuczna inteligencja dla IT) jest coraz częściej używana do przewidywania incydentów zanim nastąpią i automatyzowania analizy przyczyn pierwotnych (RCA) w celu minimalizacji przestojów i przyspieszenia rozwiązywania problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą wdrożyć prognozowanie, automatyzować naprawy i projektować inteligentne przepływy analizy przyczyn pierwotnych za pomocą narzędzi AIOps i modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Budować i trenować modele ML do wykrywania wzorców prowadzących do awarii systemów.
• Automatyzować przepływy analizy RCA na podstawie korelacji logów i metryk z wielu źródeł.
• Integrować procesy alertowania i naprawiania z istniejącymi platformami.
• Wdrażać i skalować inteligentne przewidywania AIOps w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowany kurs dla tego szkolenia, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Enterprise AIOps platforms like Splunk, Moogsoft, and Dynatrace provide powerful capabilities for detecting anomalies, correlating alerts, and automating responses across large-scale IT environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level enterprise IT teams who wish to integrate AIOps tools into their existing observability stack and operational workflows.

By the end of this training, participants will be able to:

• Configure and integrate Splunk, Moogsoft, and Dynatrace into a unified AIOps architecture.
• Correlate metrics, logs, and events across distributed systems using AI-driven analysis.
• Automate incident detection, prioritization, and response with built-in and custom workflows.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Prometheus i Grafana są szeroko stosowanymi narzędziami do obserwowalności w nowoczesnej infrastrukturze, podczas gdy uczenie maszynowe wzmaga te narzędzia dzięki przewidywanym i inteligentnym wglądom, automatyzując decyzje dotyczące operacji.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów obserwowalności na poziomie średnim, którzy chcą zmodernizować swoją infrastrukturę monitorowania poprzez integrację praktyk AIOps przy użyciu Prometheus, Grafana i technik ML.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować Prometheus i Grafana do obserwacji w systemach i usługach.
• Zbierać, przechowywać i wizualizować wysokiej jakości dane szeregów czasowych.
• Zastosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania.
• Budować inteligentne reguły alertów na podstawie przewidywanych wglądów.

Format Kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje Personalizacji Kursu

• Aby zażądać spersonalizowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.