AIOps in Action: Incident Prediction and Root Cause Automation 교육 과정

AIOps (IT Operations에 대한 인공지능)는 머신러닝과 분석을 적용하여 IT 운영을 자동화하고 개선하는 방법론으로, 특히 모니터링, 사고 검출, 및 대응 영역에서 활용됩니다.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 중급 IT 운영 전문가를 대상으로 합니다. 참가자는 AIOps 기술을 활용하여 메트릭과 로그를 상관 관계화하고, 알림 노이즈를 줄이며, 지능형 자동화를 통해 가시성을 개선하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• AIOps 플랫폼의 원칙과 아키텍처를 이해합니다.
• 로그, 메트릭, 트레이스 간의 데이터 상관 관계를 활용하여 근본 원인을 식별합니다.
• 지능형 필터링과 노이즈 억제를 통해 알림 피로도를 줄입니다.
• 오픈소스 또는 상용 도구를 사용하여 사고를 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

코스 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤 옵션

• 이 코스를 위한 맞춤형 훈련을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

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.

Prometheus와 Grafana는 현대 인프라의 가시성을 위한 널리 채택된 도구이며, 기계 학습은 이러한 도구에 예측 및 지능적인 통찰력을 제공하여 운영 결정을 자동화합니다.

이 강사 주도형 라이브 트레이닝(온라인 또는 오프라인)은 Prometheus, Grafana, 그리고 ML 기법을 활용하여 AIOps 관행을 통합하여 모니터링 인프라를 현대화하고자 하는 중급 수준의 가시성 전문가를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 시스템 및 서비스 전반에 걸쳐 가시성을 위해 Prometheus와 Grafana를 구성합니다.
• 고품질의 시간 시리즈 데이터를 수집, 저장, 그리고 시각화합니다.
• 이상 탐지와 예측을 위해 기계 학습 모델을 적용합니다.
• 예측 통찰력을 기반으로 지능적인 알림 규칙을 구성합니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의와 논의.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락 주십시오.