엔터프라이즈 AIOps with Splunk, Moogsoft, and Dynatrace 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.

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.

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.

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.