Xây dựng Đường ống AIOps với Công cụ Mở Nguồn Training Course

(AIOps) ngày càng được sử dụng để dự đoán sự cố trước khi chúng xảy ra và tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA) để giảm thiểu downtime và tăng tốc độ giải quyết.

Bài giảng này dưới hình thức trực tuyến hoặc trực tiếp do giáo viên hướng dẫn, dành cho các chuyên gia IT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa khắc phục sự cố và thiết kế luồng công việc RCA thông minh sử dụng các công cụ AIOps và mô hình học máy.

Tại thời điểm kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Xây dựng và đào tạo các mô hình ML để phát hiện các mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
• Tự động hóa luồng công việc RCA dựa trên tương quan nhật ký và chỉ số từ nhiều nguồn.
• Thực hiện tích hợp quy trình cảnh báo và khắc phục vào các nền tảng hiện có.
• Triển khai và mở rộng các đường ống thông minh AIOps trong môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho Hoạt động CNTT) là một thực hành áp dụng học máy và phân tích để tự động hóa và cải thiện hoạt động CNTT, đặc biệt trong các lĩnh vực giám sát, phát hiện sự cố và phản hồi.

Bài giảng này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào các chuyên gia cấp trung về hoạt động CNTT muốn triển khai kỹ thuật AIOps để tương quan dữ liệu hiệu suất và nhật ký, giảm tiếng ồn của cảnh báo và cải thiện khả năng theo dõi thông qua tự động hóa thông minh.

Tại cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc và kiến trúc của nền tảng AIOps.
• Tương quan dữ liệu từ nhật ký, hiệu suất và dấu vết để xác định nguyên nhân gốc.
• Giảm mệt mỏi do cảnh báo thông qua bộ lọc thông minh và giảm tiếng ồn.
• Sử dụng các công cụ nguồn mở hoặc thương mại để giám sát và phản hồi tự động với sự cố.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Các nền tảng doanh nghiệp AIOps như Splunk, Moogsoft, và Dynatrace cung cấp khả năng mạnh mẽ để phát hiện bất thường, tương quan cảnh báo và tự động hóa phản hồi trong các môi trường IT quy mô lớn.

Khóa học này được giảng dạy trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho đội ngũ IT doanh nghiệp có trình độ trung cấp muốn tích hợp công cụ AIOps vào hệ thống quan sát hiện có và luồng làm việc vận hành.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình và tích hợp Splunk, Moogsoft và Dynatrace vào kiến trúc AIOps thống nhất.
• Tương quan chỉ số, nhật ký và sự kiện giữa các hệ thống phân tán bằng cách sử dụng phân tích được thúc đẩy bởi AI.
• Tự động hóa phát hiện, ưu tiên và phản hồi sự cố với luồng công việc được tích hợp sẵn và tùy chỉnh.
• Optimize performance, reduce MTTR, and improve operational efficiency at enterprise scale.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Prometheus và Grafana là các công cụ được áp dụng rộng rãi để theo dõi hệ thống trong cơ sở hạ tầng hiện đại, trong khi học máy (machine learning) nâng cao hiệu quả của những công cụ này bằng cách cung cấp thông tin dự đoán và trí tuệ để tự động hóa quyết định hoạt động.

Khóa học giảng dạy trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia theo dõi hệ thống ở trình độ trung cấp mong muốn hiện đại hóa cơ sở hạ tầng theo dõi của họ bằng cách tích hợp thực hành AIOps sử dụng Prometheus, Grafana, và kỹ thuật học máy.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cấu hình Prometheus và Grafana để theo dõi hệ thống và dịch vụ.
• Thu thập, lưu trữ và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian chất lượng cao.
• Áp dụng mô hình học máy cho phát hiện dị thường và dự báo.
• Tạo quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên thông tin dự đoán.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.