Enterprise AIOps with Splunk, Moogsoft, và Dynatrace Training Course

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) 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 thời gian停顿了一下，因为之前的翻译包含了一些中文，我将继续从那里开始，并完成整个段落的翻译。

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) 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 thời gian ngừng hoạt động và tăng tốc độ giải quyết vấn đề.

Khóa học giảng dạy trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia CNTT cấp cao muốn triển khai phân tích dự đoán, tự động hóa việc khắc phục sự cố và thiết kế quy trình làm việc RCA thông minh bằng cách sử dụng công cụ AIOps và mô hình học máy.

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

• Xây dựng và huấn luyện các mô hình ML để phát hiện mẫu dẫn đến sự cố hệ thống.
• Tự động hóa quy trình làm việc RCA dựa trên tương quan của nhiều nguồn nhật ký và chỉ số.
• Tích hợp quá 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

• Buổi giảng dạy 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 được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động IT) là một thực hành áp dụng học máy và phân tích để tự động hóa và cải thiện các hoạt động IT, đặc biệt trong việc theo dõi, phát hiện sự cố và phản hồi.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tuyến hoặc tại chỗ được thiết kế cho chuyên gia cấp trung về hoạt động IT muốn áp dụng kỹ thuật AIOps để tương quan các số liệu và nhật ký, giảm nhiễu cảnh báo và cải thiện khả năng giám sát thông qua tự động hóa thông minh.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu nguyên tắc và kiến trúc của các nền tảng AIOps.
• Tương quan dữ liệu giữa nhật ký, số liệu và vết theo dõi để xác định nguyên nhân gốc rễ.
• Giảm mệt mỏi cảnh báo thông qua lọc thông minh và giảm nhiễu.
• 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

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

Một chuỗipipeline AIOps được xây dựng hoàn toàn bằng các công cụ mã nguồn mở cho phép đội ngũ thiết kế các giải pháp hiệu quả về chi phí và linh hoạt cho khả năng quan sát, phát hiện bất thường và cảnh báo thông minh trong môi trường sản xuất.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhắm đến các kỹ sư cấp cao muốn xây dựng và triển khai một chuỗi AIOps end-to-end sử dụng công cụ như Prometheus, ELK, Grafana và mô hình ML tùy chỉnh.

Cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế kiến trúc AIOps chỉ sử dụng các thành phần mã nguồn mở.
• Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu từ nhật ký, số liệu và bản ghi đường dẫn.
• Áp dụng mô hình ML để phát hiện bất thường và dự đoán sự cố.
• Tự động hóa cảnh báo và khắc phục bằng công cụ mở nguồn.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập thực hành.
• Lập trình trực tiếp trong môi trường lab sống động.

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.

Prometheus và Grafana là các công cụ được sử dụng rộng rãi để tăng cường khả năng quan sát trong cơ sở hạ tầng hiện đại, còn học máy (machine learning) nâng cao những công cụ này với các thông tin dự đoán và trí tuệ để tự động hóa quyết định vận hành.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các chuyên gia quan sát cấp trung muốn hiện đại hóa cơ sở hạ tầng giám sát của mình bằng cách tích hợp các thực tiễn AIOps sử dụng Prometheus, Grafana và kỹ thuật học máy.

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình Prometheus và Grafana cho khả năng quan sát trong các 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 để phát hiện dị thường và dự báo.
• Xây dựng quy tắc cảnh báo thông minh dựa trên các phân tích tiên đoán.

Định dạng của khóa học

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

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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