부산 AIOps 과정

오픈 소스 도구로만 구성된 AIOps 파이프라인을 통해 팀은 생산 환경에서 비용 효율적이고 유연한 관찰 가능성, 이상 탐지, 그리고 지능형 경고 솔루션을 설계할 수 있습니다.

이 강사는 고급 수준의 엔지니어들이 Prometheus, ELK, Grafana, 그리고 커스텀 ML 모델을 사용하여 종단 간 AIOps 파이프라인을 구축하고 배포하는 데 목표를 두고 있습니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 오픈 소스 구성 요소만 사용하여 AIOps 아키텍처를 설계합니다.
• 로그, 메트릭, 그리고 트레이스에서 데이터를 수집하고 정규화합니다.
• ML 모델을 사용하여 이상을 탐지하고 사고를 예측합니다.
• 오픈 소스 도구를 사용하여 경고와 복구 작업을 자동화합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 논의
• 많은 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형으로 요청하려면, 맞춤형 교육을 진행하기 위해 문의하세요.

AIOps 플랫폼인 Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace는 대규모 IT 환경에서 이상 탐지, 경고 상관 관계 설정, 그리고 응답 자동화에 강력한 기능을 제공합니다.

이 강사는 중간 수준의 기업 IT 팀을 대상으로 하며, AIOps 도구를 기존 가시성 스택과 운영 워크플로우에 통합하기를 원하는 팀을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace를 통합된 AIOps 아키텍처에 구성하고 통합합니다.
• AI 기반 분석을 사용하여 분산 시스템에서 메트릭, 로그, 그리고 이벤트를 상관 관계 설정합니다.
• 내장된 워크플로우와 사용자 지정 워크플로우를 사용하여 사건 탐지, 우선순위 설정, 그리고 응답을 자동화합니다.
• 기업 규모에서 성능을 최적화하고, MTTR을 줄이며, 운영 효율성을 향상시킵니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 예제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화하려면, 저희에 문의하여 안내를 받으세요.

AIOps (인프라 운영을 위한 인공지능) 은 사고가 발생하기 전에 예측하고, 루트 원인 분석(RCA)을 자동화하여 다운타임을 최소화하고 해결 속도를 높이는 데 increasingly being used to predict incidents before they occur and automate root cause analysis (RCA) to minimize downtime and accelerate resolution.

이 강사는 예측 분석을 구현하고, 복구 작업을 자동화하며, AIOps 도구와 머신러닝 모델을 사용하여 지능적인 RCA 워크플로우를 설계하고자 하는 고급 IT 전문가를 위한 온라인 또는 오프라인 교육과정을 진행합니다.

이 교육과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 시스템 장애로 이어지는 패턴을 감지하기 위해 ML 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 다중 소스 로그 및 메트릭 상관관계를 기반으로 RCA 워크플로우를 자동화합니다.
• 경고 및 복구 과정을 기존 플랫폼에 통합합니다.
• 생산 환경에서 지능적인 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장합니다.

과정 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 문제 해결.
• 실습 환경을 통해 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 안내받으세요.

AIOps (IT 운영을 위한 인공지능)은 머신러닝과 분석을 적용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 실천으로, 특히 모니터링, 인시던트 탐지 및 대응 분야에서 중요합니다.

이 강사는 중급 수준의 IT 운영 전문가를 대상으로 하며, AIOps 기술을 사용하여 지표와 로그를 상관관계 분석하고, 경고 소음을 줄이며, 지능형 자동화를 통해 관찰 가능성을 향상시키고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• AIOps 플랫폼의 원칙과 아키텍처를 이해합니다.
• 로그, 지표, 트레이스를 통해 데이터의 원인을 찾아냅니다.
• 지능형 필터링과 소음 억제를 통해 경고 피로감을 줄입니다.
• 오픈 소스 또는 상용 도구를 사용하여 인시던트를 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 과제.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락 주세요.