江苏省AIOps培训

一个完全使用开源工具构建的AIOps管道，让团队能够为生产环境中的可观测性、异常检测和智能警报设计成本效益高且灵活的解决方案。

这项由讲师指导的培训（线上或线下）针对希望使用Prometheus、ELK、Grafana和自订ML模型构建和部署端到端AIOps管道的高级工程师。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 仅使用开源组件设计AIOps架构。
• 从日志、指标和追踪中收集并标准化数据。
• 应用ML模型来检测异常并预测事件。
• 使用开源工具自动化警报和修复。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Enterprise AIOps 平台，如 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，提供了强大的功能，能够在大规模 IT 环境中检测异常、关联警报并自动化响应。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望将 AIOps 工具集成到其现有可观测性堆栈和操作工作流中的中级企业 IT 团队。

通过本培训，参与者将能够：

• 配置并将 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 集成到统一的 AIOps 架构中。
• 使用 AI 驱动的分析，关联分布式系统中的指标、日志和事件。
• 通过内置和自定义工作流，自动化事件检测、优先级排序和响应。
• 优化性能，减少 MTTR，并在企业规模上提高操作效率。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程申请定制培训，请联系我们安排。

AIOps（IT运营人工智能）正越来越多地用于在事件发生前进行预测，并自动化根因分析（RCA），以最大限度地减少停机时间并加速问题解决。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向高级IT专业人员，旨在帮助他们使用AIOps工具和机器学习模型，实施预测分析、自动化修复，并设计智能RCA工作流。

培训结束后，参与者将能够：

• 构建并训练ML模型，以检测导致系统故障的模式。
• 基于多源日志和指标关联，自动化RCA工作流。
• 将告警和修复流程集成到现有平台中。
• 在生产环境中部署和扩展智能AIOps管道。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

Prometheus 和 Grafana 是现代基础设施中广泛采用的可观测性工具，而机器学习通过提供预测性和智能化的洞察，增强了这些工具，以自动化运维决策。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级可观测性专业人员，旨在通过整合 AIOps 实践，使用 Prometheus、Grafana 和机器学习技术，实现监控基础设施的现代化。

在培训结束时，参与者将能够：

• 配置 Prometheus 和 Grafana，以实现跨系统和服务的可观测性。
• 收集、存储和可视化高质量的时间序列数据。
• 应用机器学习模型进行异常检测和预测。
• 基于预测性洞察构建智能告警规则。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

AIOps（IT运营的人工智能）是一种应用机器学习和分析技术来自动化并改进IT运营的实践，特别是在监控、事件检测和响应方面。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级IT运营专业人员，旨在帮助他们实施AIOps技术，关联指标和日志，减少告警噪音，并通过智能自动化提高可观测性。

培训结束后，学员将能够：

• 理解AIOps平台的原理和架构。
• 通过日志、指标和跟踪数据关联，识别根本原因。
• 通过智能过滤和噪音抑制，减少告警疲劳。
• 使用开源或商业工具，自动监控和响应事件。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实操。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

在 江苏省（线上或线下）进行的这场由讲师引导的实时培训，旨在帮助希望将大语言模型 (LLM) 和 AI 集成到其监控、告警及事件分析工作流中的观测性和 SRE 工程师。

本次由讲师主导的江苏省培训（线上或线下）面向希望设计、构建并安全部署AI代理以实现自主IT运维的SRE和DevOps工程师。

本在江苏省（线上或线下）举办的由讲师主导的现场培训，面向需要构建大规模支持大语言模型应用的稳健运营管道的机器学习工程师和平台团队。

本讲师主导的现场培训在江苏省（线上或线下）开展，面向需要识别、测试并防御针对机器学习模型和大型语言模型驱动应用程序攻击的安全工程师与机器学习工程师。