AIOps in Action: Incident Prediction and Root Cause Automation Schulung

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.

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 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.