AIOps in Action: Incident Prediction and Root Cause Automationのトレーニングコース

AIOps（ITオペレーションのための人工知能）は、機械学習と解析を用いてITオペレーションを自動化し、改善する実践です。特に監視、インシデント検出、および対応の領域で活用されます。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのITオペレーション専門家を対象としており、AIOps技術を使用してメトリクスとログを相関させ、アラートノイズを軽減し、インテリジェントな自動化を通じて可観測性を向上させる方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• AIOpsプラットフォームの原理とアーキテクチャを理解する。
• ログ、メトリクス、トレースのデータを相関させ、根本原因を特定する。
• インテリジェントなフィルタリングとノイズ抑制を通じてアラート疲れを軽減する。
• オープンソースまたは商用ツールを使用して、インシデントの監視と自動対応を行う。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、お問い合わせください。

オープンソースツールのみで構築されたAIOpsパイプラインは、チームがプロダクション環境での監視性、異常検知、およびelligentアラートのためのコスト効果的で柔軟なソリューションを設計することを可能にします。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Prometheus、ELK、Grafana、およびカスタムMLモデルを使用してエンドツーエンドのAIOpsパイプラインを構築および展開したい高度なエンジニア向けです。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができます：

• オープンソースコンポーネントのみを使用してAIOpsアーキテクチャを設計します。
• ログ、メトリクス、およびトレースからデータを収集し、正規化します。
• 異常検知とインシデント予測にMLモデルを適用します。
• オープンツールを使用してアラートとリメディエーションを自動化します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。

Splunk、Moogsoft、Dynatrace などのエンタープライズ AIOps プラットフォームは、大規模な IT 環境での異常検出、アラートの相関分析、自動応答などの強力な機能を提供します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、AIOps ツールを既存の可視化スタックと運用ワークフローに統合したい中級レベルのエンタープライズ IT チーム向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下ができます：

• Splunk、Moogsoft、Dynatrace を統一された AIOps アーキテクチャに構成し、統合します。
• AI 駆動の分析を使用して分散システム全体でメトリクス、ログ、イベントを相関させます。
• 内蔵およびカスタムワークフローを使用してインシデント検出、優先順位付け、応答を自動化します。
• パフォーマンスを最適化し、MTTR を削減し、エンタープライズ スケールでの運用効率を向上させます。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。

PrometheusとGrafanaは現代のインフラストラクチャにおける監視性を向上させる広く採用されているツールであり、機械学習はこれらのツールに予測的な知見とスマートな洞察を追加することで運用決定を自動化します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、中級レベルの監視性プロフェッショナル向けに、Prometheus、Grafana、および機械学習技術を使用してAIOpsプラクティスを統合することでモニタリングインフラストラクチャを近代化することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• システムとサービス全体での監視性のためにPrometheusとGrafanaを設定する。
• 高品質な時系列データを収集、保存、および可視化する。
• 異常検出と予測のために機械学習モデルを適用する。
• 予測的な洞察に基づいてインテリジェントなアラートルールを作成する。

コースの形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• たくさんの演習と実践。
• ライブラボ環境での手を動かす実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。