Implementing AIOps with Prometheus, Grafana, and ML Schulung

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.

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.