AIOps in der Praxis: Incident-Vorhersage und Automatisierung der Root-Cause-Analyse Schulung

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) ist eine Praxis, die Machine Learning und Analysen einsetzt, um IT-Betriebsabläufe zu automatisieren und zu verbessern, insbesondere in den Bereichen Monitoring, Ereigniserkennung und Reaktion.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit mittlerem Erfahrungsstand, die AIOps-Techniken implementieren möchten, um Metriken und Logs zu korrelieren, das Rauschen bei Alerts zu reduzieren und die Observability durch intelligente Automatisierung zu verbessern.

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

• Die Prinzipien und die Architektur von AIOps-Plattformen zu verstehen.
• Daten über Logs, Metriken und Traces hinweg zu korrelieren, um Root Causes zu identifizieren.
• Alert Fatigue durch intelligentes Filtern und Rauschunterdrückung zu reduzieren.
• Open-Source- oder kommerzielle Tools zur automatisierten Überwachung und Reaktion auf Vorfälle einzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Eine vollständig mit Open-Source-Tools gebaute AIOps-Pipeline ermöglicht es Teams, kosteneffiziente und flexible Lösungen für Observability, Anomalieerkennung und intelligentes Alerting in Produktionsumgebungen zu entwerfen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieur:innen, die eine vollständige AIOps-Pipeline mit Tools wie Prometheus, ELK, Grafana und benutzerdefinierten ML-Modellen aufbauen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• Eine AIOps-Architektur ausschließlich mit Open-Source-Komponenten entwerfen können.
• Daten aus Logs, Metriken und Traces sammeln und normalisieren können.
• ML-Modelle zur Erkennung von Anomalien und zur Vorhersage von Incident anwenden können.
• Alerting und Remediation mit Open-Source-Tooling automatisieren können.

Form des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Enterprise-AIOps-Plattformen wie Splunk, Moogsoft und Dynatrace bieten leistungsstarke Fähigkeiten zur Erkennung von Anomalien, zur Korrelation von Warnungen und zur Automatisierung von Reaktionen in großskaligen IT-Umgebungen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Teams auf mittlerem Niveau, die AIOps-Tools in ihre bestehenden Observability-Stacks und operativen Workflows integrieren möchten.

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

• Splunk, Moogsoft und Dynatrace in eine vereinheitlichte AIOps-Architektur zu konfigurieren und zu integrieren.
• Metriken, Logs und Events über verteilte Systeme hinweg mit KI-gesteuerter Analyse zu korrelieren.
• Die Incident-Erkennung, Priorisierung und Reaktion mit integrierten und benutzerdefinierten Workflows zu automatisieren.
• Die Leistung zu optimieren, die MTTR (Mean Time to Resolve) zu verringern und die operative Effizienz auf Unternehmensebene zu verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisnahes Implementieren in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Prometheus und Grafana sind weit verbreitete Tools für Observability in moderner Infrastruktur, während Machine Learning diese Tools durch prädiktive und intelligente Erkenntnisse erweitert, um operative Entscheidungen zu automatisieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live stattfindende Training (online oder vor Ort) richtet sich an Observability-Profis mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die ihre Überwachungsinfrastruktur modernisieren möchten, indem sie AIOps-Praktiken mit Prometheus, Grafana und ML-Techniken integrieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer:

• Prometheus und Grafana für Observability über Systeme und Dienste hinweg konfigurieren können.
• Hochwertige Zeitreihendaten sammeln, speichern und visualisieren können.
• Machine Learning-Modelle für die Anomalieerkennung und Prognose anwenden können.
• Intelligente Alarmierungsregeln auf Basis prädiktiver Erkenntnisse erstellen können.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisteile.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.