Enterprise-AIOps mit Splunk, Moogsoft und Dynatrace Schulung

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) wird zunehmend eingesetzt, um Incidents vorherzusagen, bevor sie eintreten, und die Root-Cause-Analyse (RCA) zu automatisieren, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lösungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene IT-Fachkräfte, die prädiktive Analysen implementieren, Remediation-Abläufe automatisieren und intelligente RCA-Workflows mit AIOps-Tools und Machine-Learning-Modellen entwerfen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ML-Modelle zu erstellen und zu trainieren, um Muster zu erkennen, die zu Systemausfällen führen.
• RCA-Workflows basierend auf der Korrelation von Logs und Metriken aus mehreren Quellen zu automatisieren.
• Alerting- und Remediation-Prozesse in bestehende Plattformen zu integrieren.
• Intelligente AIOps-Pipelines in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu skalieren.

Format des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Umfangreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Anpassung des Kurses

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

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.

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.