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

• AIOps 플랫폼의 원칙과 구조를 이해합니다.
• 로그, 지표, 트레이스를 통해 데이터를 상관관계로 분석하여 원인을 식별합니다.
• 지능형 필터링과 소음 억제를 통해 경고 피로를 줄입니다.
• 오픈 소스 또는 상용 도구를 사용하여 사건을 자동으로 모니터링하고 대응합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의의 맞춤형 교육을 요청하려면, 주문해 주시기 바랍니다.

• 오픈 소스 구성 요소만 사용하여 AIOps 아키텍처를 설계합니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스에서 데이터를 수집하고 정규화합니다.
• 이상 탐지 및 사건 예측을 위해 ML 모델을 적용합니다.
• 오픈 소스 도구를 사용하여 알림 및 복구를 자동화합니다.

강좌 형식

• 대화형 강의 및 논의
• 다양한 연습과 실습
• 실제 환경에서 직접 구현

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면, 상세한 내용을 조정하려면 문의해 주십시오.

• Splunk, Moogsoft, 그리고 Dynatrace를 통합된 AIOps 아키텍처에 구성하고 통합할 수 있습니다.
• AI 기반 분석을 통해 분산 시스템에서 메트릭, 로그, 이벤트를 상관관계 설정할 수 있습니다.
• 내장 및 사용자 정의 워크플로우를 사용하여 사건 탐지, 우선순위 설정, 응답을 자동화할 수 있습니다.
• 엔터프라이즈 규모에서 성능을 최적화하고 MTTR을 줄이며 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의와 토론.
• 다양한 연습과 문제 풀이.
• 실시간 실험실 환경에서의 직접 구현.

커스텀 교육 옵션

• 이 교육을 커스텀으로 요청하려면 연락 주시기 바랍니다.

• Prometheus와 Grafana를 시스템 및 서비스 전반에 걸쳐 가시성을 위해 구성합니다.
• 고품질의 시간 시리즈 데이터를 수집, 저장 및 시각화합니다.
• 이상 탐지 및 예측을 위한 머신러닝 모델을 적용합니다.
• 예측 통찰력을 기반으로 지능적인 알림 규칙을 구축합니다.

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 수많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

• 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면, 연락하여 조치를 취해 주십시오.