AIOps 모니터링, 상관관계 및 지능형 알림의 기본원리 교육 과정

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.

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.

Prometheus과 Grafana는 현대 인프라에서 관찰 가능성을 위한 널리 채택된 도구이며, 머신러닝은 이러한 도구를 예측 및 지능형 인사이트로 강화하여 운영 결정 자동화를 지원합니다.이 강사는 중급 수준의 관찰 가능성 전문가가 AIOps 관행을 Prometheus, Grafana, 그리고 ML 기술을 통합하여 모니터링 인프라를 현대화하려는 분들을 대상으로 합니다.이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:Prometheus과 Grafana를 시스템과 서비스 전반에 걸쳐 관찰 가능성을 위해 구성합니다.고품질 시간 시리즈 데이터를 수집, 저장 및 시각화합니다.이상 탐지 및 예측을 위한 머신러닝 모델을 적용합니다.예측 인사이트 기반으로 지능형 알림 규칙을 구성합니다.강좌 형식상호작용형 강의와 토론.많은 연습과 실습.라이브-랩 환경에서 직접 구현.강좌 맞춤화 옵션이 강좌를 맞춤형으로 요청하려면, 연락 주시기 바랍니다.