AIOps Foundation – with PeopleCert Certification Exam

Програма на обучението

Ден 1 – Основи на AIOps® и интелигентните IT Operations

Модул 1. Въведение в AIOps® – защо бъдещето на IT Operations вече започна

Ще разгледаме как се появява концепцията AIOps®, какви бизнес проблеми решава и защо водещите организации все по-често използват Artificial Intelligence за управление на своите IT операции.

По време на този модул ще разгледаме:

  • историята и развитието на AIOps®;
  • разликите между традиционните IT Operations, ITOA и AIOps;
  • основните технологии зад AIOps® – Artificial Intelligence, Machine Learning и Big Data;
  • как работи една AIOps платформа;
  • четирите основни етапа на AIOps:
    • Data Ingestion;
    • Insights;
    • Collaboration;
    • Remediation;
  • как Artificial Intelligence подпомага анализа, прогнозирането и автоматизацията;
  • реални примери за внедряване на AIOps® в големи организации;
  • дискусия и практически упражнения.

Модул 2. AIOps® в съвременната организация

След като разберем какво представлява AIOps®, ще разгледаме защо той се превръща в стратегическа необходимост за модерните организации.

Темите включват:

  • дигиталната трансформация като двигател на AIOps;
  • преходът от монолитни системи към Cloud и Microservices;
  • Monitoring срещу Observability;
  • защо обемът на оперативните данни расте експоненциално;
  • как AIOps подпомага DevOps;
  • ролята на AIOps при Site Reliability Engineering (SRE);
  • връзката между AIOps и Cyber Security;
  • кога една организация е готова за внедряване на AIOps.

Практическо упражнение:
Изграждане на Error Budget и анализ как AIOps подпомага неговото управление.

Модул 3. Основни технологии – Данните като основа на AIOps

В този модул ще разгледаме защо данните са „горивото“ на всяка AIOps система.

Ще изучим:

  • видовете оперативни данни;
  • Logs;
  • Metrics;
  • Events;
  • Alerts;
  • Traces;
  • Telemetry;
  • Data Pipelines;
  • Data Quality;
  • Data Aggregation;
  • Data Correlation;
  • Big Data Architecture;
  • значението на качеството на данните („Garbage In – Garbage Out“);
  • как се изграждат надеждни източници на данни за AI моделите.

Практически пример:
Изграждане на поток за събиране и анализ на оперативни данни.

Модул 4. Machine Learning като двигател на AIOps

След като разполагаме с данните, идва ред на Artificial Intelligence.

В този модул ще разгледаме:

  • основните концепции на Machine Learning;
  • Supervised Learning;
  • Unsupervised Learning;
  • Pattern Recognition;
  • Anomaly Detection;
  • Predictive Analytics;
  • Root Cause Analysis;
  • Event Correlation;
  • как AI открива зависимости между събития;
  • как Machine Learning подпомага оперативните решения.

Практическа дискусия:
Кога AI помага на инженерите и кога човешката експертиза остава незаменима?

Ден 2 – Практическо приложение и внедряване на AIOps®

Модул 5. Метрики за ефективност на IT Operations

Не можем да подобрим това, което не измерваме.

В този модул ще разгледаме:

  • Operational Metrics;
  • Service Metrics;
  • Business Metrics;
  • MTTR;
  • MTBF;
  • Availability;
  • Reliability;
  • Error Rates;
  • Service Health;
  • SLI;
  • SLO;
  • SLA;
  • как AIOps подпомага подобряването на тези показатели.

Практически пример:
Избор на подходящи KPI за внедряване на AIOps.

Модул 6. Реални сценарии и промяна в начина на работа

AIOps не е само технология.

Той променя начина, по който работят хората.

Ще разгледаме:

  • реални бизнес сценарии;
  • управление на инциденти;
  • Predictive Maintenance;
  • Intelligent Alerting;
  • Root Cause Analysis;
  • Self-healing Systems;
  • ролята на човека при AI-подпомаганите операции;
  • новите компетентности на IT Operations екипите;
  • организационната култура при внедряване на AIOps.

Практическа дискусия:
Как се променят ролите на инженерите в ерата на Artificial Intelligence?

Модул 7. Как се измерва успехът на една AIOps инициатива?

Всяка инвестиция трябва да носи стойност.

Ще разгледаме:

  • ROI на AIOps;
  • Business Value;
  • Operational Efficiency;
  • Customer Experience;
  • Continual Improvement;
  • анализ на резултатите след внедряване;
  • как се доказва бизнес стойността на AIOps.

Практическо упражнение:
Изграждане на модел за измерване на успеха на AIOps проект.

Модул 8. Как успешно се внедрява AIOps®

Финалният модул събира всички концепции в цялостен модел за внедряване.

Темите включват:

  • стратегия за внедряване;
  • организационна готовност;
  • управление на промяната;
  • избор на подходящи технологии;
  • управление на риска;
  • добри практики;
  • често срещани предизвикателства;
  • фактори за успех;
  • изграждане на Roadmap за внедряване.

Практическо упражнение:
Създаване на примерен план за внедряване на AIOps® в организация.

Подготовка за сертификационния изпит

По време на двата дни участниците получават:

  • официални учебни материали на PeopleCert®;
  • практически упражнения и дискусии;
  • анализ на реални бизнес сценарии;
  • примерни изпитни въпроси;
  • съвети за успешно полагане на международния сертификационен изпит;
  • цялостна подготовка за сертифициране PeopleCert® AIOps® Foundation.