Splunk, Moogsoft, Dynatrace를 활용한 엔터프라이즈 AIOps 교육 과정

본 대한민국에서 진행되는 강사 주도 실시간 교육 과정은 모니터링, 알림 설정 및 사고 분석에 LLM과 AI 기술을 통합 활용하고자 하는 관측 가능성 전문가와 SRE 엔지니어들을 대상으로 합니다.

AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)는 문제 발생 전에 사고를 예측하고 근본 원인 분석(RCA) 과정을 자동화함으로써 다운타임을 최소화하고 문제 해결 속도를 높이는 데 활발히 활용되고 있습니다.

본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 현장에서 수강할 수 있습니다. 예측 분석 기술을 도입하고 자동 복구 절차를 구현하며 AIOps 도구와 머신러닝 모델을 활용한 지능형 RCA 워크플로우 설계를 원하는 고급 IT 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 시스템 장애로 이어질 수 있는 패턴을 감지하기 위한 머신러닝 모델의 구축 및 학습
• 다중 소스에서 수집된 로그와 지표 간 상관관계를 기반으로 RCA 워크플로우 자동화
• 알림 체계 및 복구 절차를 기존 플랫폼에 통합하기
• 실제 운영 환경에서 지능형 AIOps 파이프라인을 배포하고 확장하기

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 환경과 유사한 랩 환경에서 직접 구현해보기

맞춤형 교육 옵션

• 본 강좌에 대한 맞춤형 커리큘럼이 필요하시다면 연락주시면 기획해드립니다.

AIOps(IT 운영을 위한 인공지능)는 머신러닝과 분석 기술을 활용해 IT 운영의 자동화 및 최적화를 실현하는 방법으로, 특히 시스템 모니터링, 장애 감지 및 대응 분야에서 큰 효과를 발휘합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)은 AIOps 기법을 활용해 지표와 로그 데이터를 상호 연관지어 분석하고, 불필요한 알림 발생을 줄이며 지능적 자동화를 통해 시스템 가시성을 향상시키고자 하는 중급 수준의 IT 운영 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• AIOps 플랫폼의 기본 원리와 아키텍처를 이해할 수 있습니다.
• 로그, 지표 및 트레이스 데이터 간의 상관관계를 파악해 문제의 근원을 찾아낼 수 있습니다.
• 지능형 필터링 기법과 노이즈 제어로 인한 알림 과부하 현상을 줄일 수 있습니다.
• 오픈소스 또는 상용 도구를 활용해 장애 발생 시 자동적으로 모니터링 및 대응할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의와 토론 진행
• 다수의 실습 과제 및 연습 기회 제공
• 실제 실험 환경에서 직접 도구를 활용한 실무 적용 기회

교육 커스터마이징 옵션

• 본 교육 과정에 대한 맞춤형 내용 구성을 원하시면 저희에게 문의해주시기 바랍니다.

오직 오픈소스 도구들만을 이용해 구성된 AIOps 파이프라인은 팀들이 프로덕션 환경에서 모니터링, 이상 탐지 및 지능형 알림 시스템을 저비용으로 유연하게 구축할 수 있도록 해줍니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습 중심의 교육(온라인 또는 현장)으로서, Prometheus, ELK, Grafana 및 자체 개발한 머신러닝 모델을 활용해 엔드투엔드 AIOps 파이프라인을 구축하고 배포하고자 하는 숙련된 수준의 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 오직 오픈소스 구성 요소만을 활용해 AIOps 아키텍처를 설계할 수 있습니다.
• 로그, 메트릭 및 트레이스 데이터를 수집하고 정규화할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 적용하여 이상 현상을 탐지하고 장애 가능성을 예측할 수 있습니다.
• 오픈소스 도구들을 활용해 알림 전송 및 문제 해결 과정을 자동화할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용적인 강의 및 토론 진행
• 다양한 실습 과제와 연습 기회 제공
• 실제 환경에서 직접 구현해보는 핸즈온 방식의 학습

과정 맞춤형 설정 옵션

• 본 교육 과정을 고객의 요구사항에 맞게 맞춤화하고자 하시는 경우, 연락주시면 협의해 드리겠습니다.

대한민국 에서 진행되는 이 강사 주도 실습 과정(온라인 또는 오프사이트)은 SRE 및 DevOps 엔지니어가 자율적 IT 운영을 위한 AI 에이전트를 설계, 구축하고 안전하게 배포하도록 돕습니다.

Prometheus와 Grafana는 현대적인 인프라 환경에서 모니터링 및 가시성 확보를 위해 널리 사용되는 도구입니다. 여기에 머신러닝 기술이 결합되면 예측적이고 지능적인 통찰력을 제공함으로써 운영 의사결정을 자동화할 수 있습니다.

본 교육은 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, Prometheus, Grafana 및 머신러닝 기법을 활용해 모니터링 인프라를 현대화하고자 하는 중급 수준의 가시성 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 여러 시스템 및 서비스에 걸쳐 Prometheus와 Grafana를 활용해 모니터링 환경을 구성할 수 있습니다.
• 고품질 시계열 데이터를 효과적으로 수집, 저장 및 시각화할 수 있습니다.
• 이상 탐지 및 예측 분석을 위해 머신러닝 모델을 적용할 수 있습니다.
• 예측적 통찰력을 바탕으로 지능형 알림 규칙을 설계할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론이 이루어집니다.
• 다양한 연습 문제와 실제 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 실습 환경에서 직접 도구들을 활용해볼 수 있습니다.

교육 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 협의해 드리겠습니다.

이 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 대규모 LLM 기반 애플리케이션을 위한 안정적인 운영 파이프라인 구축에 필요한 지식을 ML 엔지니어 및 플랫폼 팀에게 전달합니다.

이 강사 주도 실시간 교육은 대한민국에서 진행되며(온라인 또는 오프라인), 머신러닝 모델 및 LLM 기반 애플리케이션에 가해지는 공격을 식별, 테스트 및 방어하는 데 필요한 지식을 습득하고자 하는 보안 엔지니어와 ML 엔지니어를 대상으로 합니다.