澳門現場AIOps培訓

完全基於開源工具構建的 AIOps 數據處理流程，允許團隊設計具備成本效益且靈活的解決方案，以應對生產環境中的可觀測性、異常偵測和智能告警需求。

這門由講師指導的實作課程（可選擇線上或線下）主要針對進階工程師，協助他們使用 Prometheus、ELK、Grafana 以及自訂機器學習模型等工具，建構並部署端到端的 AIOps 數據處理流程。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 僅使用開源元件設計 AIOps 架構。
• 收集和標準化日誌、指標和追蹤的數據。
• 應用機器學習模型偵測異常並預測事故。
• 利用開源工具自動化告警與修復流程。

課程形式

• 互動式授課與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在實作實驗室環境中進行動手操作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。

企業級 AIOps 平台，如 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，能在大規模 IT 環境中提供強大的異常檢測、告警關聯以及自動化響應能力。

此課程由講師親自指導，提供線上或線下培訓模式。對象為希望將 AIOps 工具整合至現有可觀測性架構與作業工作流程的中階企業 IT 團隊。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 配置並整合 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace，建立統一的 AIOps 架構。
• 利用 AI 驅動的分析技術，關聯分散式系統中的指標、日誌與事件。
• 結合內建與自訂工作流程，自動化實現事件偵測、優先級排序及響應。
• 在企業規模下優化效能，降低 MTTR（平均修復時間），並提升作業效率。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作機會。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯絡我們安排。

AIOps（IT運營人工智能）日益被用於在事件發生前預測事件，並自動執行根本原因分析（RCA），以減少停機時間並加速解決問題。

此種由講師主導的培訓課程可線上或線下進行。對象為希望利用AIOps工具和機器學習模型實施預測性分析、自動化修復程序，並設計智能RCA工作流程的高階IT專業人士。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 構建和訓練機器學習模型以檢測導致系統故障的模式。
• 基於多來源日誌與指標關聯，自動化RCA工作流程。
• 將警報與修復程序整合至現有平台。
• 在生產環境中部署並擴展智能AIOps流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在真實實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需針對此課程請求客製化培訓，請聯繫我們安排。

Prometheus 和 Grafana 是現代基礎設施可觀測性領域廣泛採用的工具。機器學習則透過預測性和智能洞察增強這些工具，從而自動化操作決策。

本課程為講師主導的現場培訓（線上或線下），旨在幫助具備中級技能的可觀測性專業人員，通過整合 AIOps 實踐以及使用 Prometheus、Grafana 和機器學習技術，現代化其監控基礎設施。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 配置 Prometheus 和 Grafana 以實現系統和服務的可觀測性。
• 收集、存儲並可視化高質量的時間序列數據。
• 應用機器學習模型進行異常檢測和預測。
• 基於預測洞察構建智能警報規則。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實驗環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 如需請求本課程的定制培訓，請聯繫我們以安排。

AIOps（IT運營的人工智能）是一種將機器學習和分析技術應用於自動化及優化IT運營的做法，特別是在監控、事件檢測和響應方面。

本次由導師親自指導的實時培訓（線上或線下）面向希望實施AIOps技術以關聯指標與日誌、減少告警噪音並通過智能自動化提升可觀測性的中級IT運營專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AIOps平台的原則和架構。
• 跨日誌、指標和追蹤數據進行關聯以識別根本原因。
• 通過智能過濾和噪音抑制減少告警疲勞。
• 使用開源或商業工具自動監控和響應事件。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實時實驗室環境中進行動手實施。

課程定制選項

• 如需為該課程申請定制化培訓，請聯繫我們安排。