课程大纲

企业AIOps平台简介

  • 企业可观测性与AIOps演进概述
  • 在AIOps生态系统中定位Splunk、Moogsoft和Dynatrace
  • 比较功能:优势、整合与使用案例

使用Splunk进行AIOps操作

  • 从多种来源摄取指标、日志和事件
  • 创建搜索、仪表板和警报以获取即时洞察
  • 使用Splunk ITSI进行异常检测和服务健康评分

Moogsoft的操作智能

  • Moogsoft AIOps的架构与部署
  • 噪音消除、去重复和警报关联
  • 事件工作流程自动化与增强

Dynatrace的端到端可观测性

  • OneAgent部署与服务自动发现
  • Davis AI用于根因检测和预测问题警报
  • 云原生监控、SLOs和服务流分析

整合Splunk、Moogsoft和Dynatrace

  • 跨平台数据整合与APIs
  • 统一事件管理与升级路径
  • 通过仪表板和警报管道集中洞察

设计可扩展的AIOps工作流程

  • 在工具链中实施自我修复自动化
  • 定义AIOps性能的KPI和报告
  • Go治理、访问控制和审计合规

案例研究与企业使用场景

  • 来自金融、电信和零售的真实案例
  • 评估AIOps采用的投资回报率
  • 规划分阶段推出与应变管理

总结与下一步

要求

  • 具备IT运维或监控平台的经验
  • 熟悉企业可观测性工作流程
  • 对告警、指标和日志有基本了解

受众

  • 负责服务可靠性的IT经理
  • 企业监控和可观测性团队
  • 运维架构师和基础设施负责人
 14 小时

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