AIOps (Artificial Intelligence Operations) Foundation

دوره آموزشی AIOps (Artificial Intelligence Operations)  Foundation

مدت دوره : 16 ساعت

شرح دوره:

پلتفرمهای AIOps ابزارهایی هستند که از تکنولوژی های هوش مصتوعی و مدلهای یادگیری ماشین استفاده می کنند تا فعالیتهای حوزه IT رو بهینه و اتومات کنند.این ابزارها در مرحله اول نسبت به جمع آوری داده از منابع مختلف سازمان اقدام می کنند.در مرحله بعدی از ابزارهای AI/ML برای آنالیز داده ها و آینده پژوهی استفاده می کنند و در نهایت با تشخیص Anomaly ها و ارتباط بین رخدادهای مختلف می تواند به صورت اتوماتیک نسبت به رفع مشکلات اقدام کند. 

پلتفرم AIOps به روشهای زیر به تیم IT کمک می کند:

• با کارایی و دقت بهتری زیرساخت IT را مانیتور و مدیریت می کند.
• به صورت اتوماتیک مشکلات را تشخیص می دهد ، قبل از اینکه کاربران نهایی تحت تاثیر مشکلات قرار بگیرند.
• کارایی و به صرفه بودن فرآیندهای IT را افزایش می دهد.
• پیشنهادهایی را در جهت ارتقای مستمر ارائه می کند.
• تشخیص اتوماتیک فرآیندهای غیر متعارف(Anomaly) با مدلهای یادگیری ماشین
• آنالیز اتوماتیک root cause و حل مشکلات
• پیش بینی مشکلات آتی و آینده پژوهی

سرفصل دوره:

Introduction to AIOps

• Understanding AIOps and its significance
• Key concepts in AIOps
• AIOps vs. traditional IT operations
• Benefits and challenges of implementing AIOps
• AIOps tools and technologies overview

Data Collection and Integration

• Data sources for AIOps
• Log data collection and analysis
• Metrics and performance data integration
• Tracing and correlation of data
• Data quality and normalization

Machine Learning Fundamentals

• Introduction to machine learning in AIOps
• Supervised vs. unsupervised learning
• Feature engineering and selection
• Model training and evaluation
• Applying machine learning to IT operations

Anomaly Detection

• Detecting anomalies and outliers
• Threshold-based vs. statistical anomaly detection
• Machine learning-based anomaly detection
• Root cause analysis for anomalies
• False positives and negatives in anomaly detection

Event Correlation and Analysis

• Event correlation techniques
• Topological and causal event correlation
• Pattern recognition for event analysis
• Incident management and resolution
• Automating event responses

Predictive Analytics

• Forecasting and trend analysis
• Predictive modeling for capacity planning
• Anticipating resource utilization
• Predictive maintenance use cases
• Evaluation of predictive models

Root Cause Analysis

• Identifying root causes of issues
• Impact analysis and dependency mapping
• Correlation of data across IT infrastructure
• Visualizing root cause relationships
• Automated root cause determination

Workflow Automation

• Workflow orchestration and automation
• Event-driven automation
• Integration with IT service management
• Automating incident response
• Implementing playbooks and runbooks

Cognitive Intelligence

• Natural language processing (NLP) in AIOps
• Sentiment analysis and chatbots
• Human-AI collaboration in IT operations
• Cognitive insights from unstructured data
• Ethical considerations in cognitive intelligence

Performance Monitoring and Optimization

• Real-time performance monitoring
• Application and infrastructure performance
• Optimizing resource allocation
• Continuous improvement strategies
• Balancing performance and cost

AIOps Implementation

• Steps to implement AIOps
• Organizational readiness and culture
• Data governance and security in AIOps
• Selecting and evaluating AIOps tools
• Best practices for successful AIOps adoption

Future Trends in AIOps

• Emerging technologies in AIOps
• AI-driven autonomous operations
• The role of AIOps in DevOps and SRE
• Challenges and opportunities in AIOps evolution
• Preparing for the future of IT operations