AIOps Schulungen in Innsbruck

Eine AIOps-Pipeline, die ausschließlich mit Open-Source-Tools aufgebaut wird, ermöglicht Teams, kosteneffektive und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligente Alerting in Produktionsumgebungen zu gestalten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure, die eine end-to-end-AIOps-Pipeline mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten zu entwerfen.
• Daten aus Protokollen, Metriken und Spuren zu sammeln und zu normalisieren.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und Vorhersage von Vorfällen anzuwenden.
• Mit Open-Tooling Alerting und Remidiation automatisieren.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Hände-zu-Händen-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Unternehmensplattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Funktionen zur Erkennung von Anomalien, Korrelation von Warnungen und der Automatisierung von Reaktionen in großen IT-Umgebungen.

Dieses instructor-led Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe Unternehmens-IT-Mannschaften, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Observability-Stacks und operativen Arbeitsabläufe integrieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine einheitliche AIOps-Architektur zu konfigurieren und zu integrieren.
• Metriken, Logdateien und Ereignisse über verteilte Systeme mithilfe von künstlicher Intelligenz-gestützter Analyse zu korrelieren.
• Inzidenzen detektieren, priorisieren und reagieren mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows automatisieren.
• Leistung optimieren, die MTTR reduzieren und die operativen Effizienz im Unternehmensumfang verbessern.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-direkt-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vor deren Auftreten zu预测 incidents before they occur 并自动化根本原因分析（RCA），以最小化停机时间并加速解决。 这里的翻译似乎开始出现错误，我将直接从英文继续正确翻译剩余内容。

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene IT-Spezialisten, die prädiktive Analyse implementieren, Remediierung automatisieren und intelligente RCA-Abläufe mithilfe von AIOps-Tools und maschinellem Lernen gestalten möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster vorherzusagen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Abläufe basierend auf der Korrelation von Mehrquelle-Logs und -Metriken automatisieren.
• Warnungen und Remediierungsvorgänge in bestehende Plattformen integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitstellen und skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

AnpassungsOptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Werkzeuge für Observability in modernen Infrastrukturen, während Maschinelles Lernen diese Werkzeuge mit prädiktiven und intelligenten Erkenntnissen zur Automatisierung von Operationsentscheidungen ergänzt.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an observability-fähige Fachleute mittlerer Expertise, die ihre Überwachungsinfrastruktur durch das Integrieren von AIOps-Praktiken unter Verwendung von Prometheus, Grafana und ML-Techniken modernisieren möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste zu konfigurieren.
• Hochwertige Zeitreihendaten zu sammeln, speichern und visualisieren.
• Maschinelles Lernen zur Erkennung von Anomalien und Vorhersagen anzuwenden.
• Intelligente Warnregeln auf der Grundlage prädiktiver Erkenntnisse zu erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisarbeit.
• Hands-on-Implementierung in einer live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Zur Anfrage eines angepassten Trainings für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um dies zu vereinbaren.

AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) ist eine Praxis, die maschinelles Lernen und Analyse einsetzt, um IT-Operationen zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Überwachung, Vorfallerkennung und -behandlung.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelhohe IT-Operations-Professionelle, die AIOps-Techniken einsetzen möchten, um Metriken und Protokolle zu korrelieren, Alarmgeräusche zu reduzieren und durch intelligente Automatisierung die Beobachtbarkeit zu verbessern.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Protokolle, Metriken und Ablaufverfolgungen zu korrelieren, um Ursachen festzustellen.
• Mit intelligenter Filterung und Geräuschunterdrückung die Alarmmüdigkeit zu reduzieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatischen Überwachung und -behandlung von Vorfällen einzusetzen.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hände-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für die Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Anmeldung.