Formation Observabilité propulsée par l'IA : Des logs aux analyses alimentées par les LLM
L'observabilité traditionnelle repose sur des tableaux de bord, des alertes basées sur des seuils et une analyse manuelle des journaux. L'observabilité propulsée par l'IA transforme cette approche grâce à la requêtage en langage naturel des données de télémétrie, à l'analyse des causes racines alimentée par des LLM, à la détection d'anomalies utilisant des modèles fondamentaux, et à des résumés automatiques d'incidents qui comprennent le contexte.
Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en observabilité et SRE souhaitant intégrer des LLM et l'IA dans leurs workflows de surveillance, d'alerte et d'analyse des incidents.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Construire des interfaces en langage naturel pour interroger Prometheus, Elasticsearch et des référentiels d'observabilité basés sur SQL.
- Mettre en œuvre des pipelines d'analyse de journaux et de détection d'anomalies alimentés par des LLM.
- Générer automatiquement des résumés d'incidents et des ébauches de post-mortem à partir de la télémétrie brute.
- Concevoir des workflows d'analyse des causes racines assistée par l'IA avec enchaînement des preuves.
- Intégrer des modèles fondamentaux pour la détection et la prévision d'anomalies sur les séries temporelles.
- Déployer une expérience de garde (on-call) augmentée par l'IA avec un enrichissement intelligent des alertes.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Plan du cours
Paysage de l'observabilité par l'IA
- Des tableaux de bord aux conversations : le passage à une observabilité augmentée par l'IA.
- Capacités des LLM pertinentes pour l'observabilité : résumé, raisonnement, correspondance de motifs.
- Architectures de référence : intégration de l'IA dans les stacks d'observabilité existantes.
Requêtage de télémétrie en langage naturel
- Texte-to-PromQL : traduction du langage naturel en requêtes de surveillance.
- Requêtage en langage naturel pour Elasticsearch, OpenSearch et les référentiels de journaux Loki.
- Génération SQL à partir du langage naturel pour la télémétrie structurée.
- Construction d'un agent assistant aux requêtes avec utilisation d'outils et conscience contextuelle.
Analyse de journaux alimentée par les LLM
- Découpage automatique des journaux et structuration avec les LLM.
- Détection d'anomalies dans les flux de journaux en utilisant la similarité d'embedding.
- Regroupement des journaux et découverte de motifs à grande échelle.
- Génération d'explications lisibles par l'homme à partir de séquences de journaux brutes.
Alerte intelligente et enrichissement des incidents
- Corrélation et déduplication des alertes avec compréhension sémantique.
- Rassemblement automatique du contexte des incidents à partir des manuels de procédure, des incidents passés et de la documentation.
- Aiguillage intelligent des alertes en fonction de la compréhension du contenu et de l'expertise de l'équipe.
- Réduction de la fatigue d'alerte grâce à la réduction du bruit pilotée par l'IA.
Analyse des causes racines assistée par l'IA
- Génération d'hypothèses à partir de la corrélation de la télémétrie multi-sources.
- Enchaînement des preuves : liaison des symptômes entre les métriques, les journaux et les traces.
- Dépannage guidé avec des sessions de diagnostic IA interactives.
- Construction d'un agent d'analyse des causes racines avec enquête progressive.
Réponse aux incidents automatisée et communication
- Génération de résumés d'incidents et de mises à jour de statut à partir de la télémétrie.
- Ébauche automatique de post-mortem avec reconstruction de la chronologie.
- Communication aux parties prenantes adaptée aux audiences techniques et exécutives.
- Suggestions de manuels de procédure et recommandations de remediation automatisées.
ML pour l'observabilité
- Prévision de séries temporelles pour la planification de la capacité et la prédiction d'anomalies.
- Modèles fondamentaux pour la détection d'anomalies en zero-shot sur les métriques.
- Cartographie des dépendances de services et découverte de topologie basées sur les embeddings.
- Entraînement et déploiement de modèles ML légers à côté des pipelines d'observabilité.
Déploiement en production et éthique
- Considérations de latence et de coût pour l'observabilité IA en temps réel.
- Vie privée des données : s'assurer que les LLM ne divulguent pas de télémétrie sensible.
- Supervision humaine : lorsque le diagnostic par l'IA nécessite une validation par l'opérateur.
- Mesure de l'impact : MTTD, MTTR et métriques de l'expérience de garde (on-call).
Pré requis
- Expérience avec des outils d'observabilité tels que Prometheus, Grafana, Datadog ou OpenTelemetry.
- Connaissance des concepts de gestion des journaux et des métriques.
- Scripting Python de base pour le traitement des données.
Audience cible
- Ingénieurs SRE et en observabilité adoptant des outils améliorés par l'IA.
- Ingénieurs plateforme construisant des pipelines de surveillance de nouvelle génération.
- Chefs DevOps évaluant l'intégration des LLM dans les workflows d'incidents.
Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fonctionnalités fondamentales d'AgentCore pour le développement d'agents IA.
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Format du cours
- Conférence interactive et discussions.
- Ateliers pratiques avec les services AgentCore.
- Exercices guidés, de la conception de l'agent au déploiement.
Options de personnalisation du cours
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Développement d’agents IA avec Mastra
14 HeuresCette formation animée par un instructeur, en direct (en ligne ou sur site), s’adresse aux développeurs et équipes d’ingénierie intermédiaires souhaitant construire des systèmes IA évolutifs et observables à l’aide de Mastra.
À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l’architecture de Mastra et son intégration avec les LLM et les API externes.
- Concevoir et implémenter des agents IA et des flux de travail en TypeScript.
- Utiliser les outils d’observabilité et de mémoire de Mastra pour surveiller et améliorer les performances des agents.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Appliquer des techniques de débogage pour identifier et corriger les problèmes de comportement des agents.
- Évaluer les agents à l'aide de métriques structurées, de références et de scores de qualité.
- Mettre en place des outils et des workflows pour suivre la fiabilité, la dérive et les hallucinations.
- Concevoir des stratégies d'assurance qualité (AQ) pour garantir des performances d'agent cohérentes et prévisibles.
Format de la formation
- Conférences interactives et discussions.
- Exercices pratiques de débogage et d'évaluation.
- Analyse en laboratoire en temps réel des comportements des agents à l'aide d'outils d'observabilité.
Options de personnalisation de la formation
- Des scénarios de test de fiabilité personnalisés et des méthodes d'assurance qualité spécifiques à l'industrie peuvent être organisés sur demande.
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Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui doivent rendre leurs agents d'IA fiables et efficaces dans les systèmes de production.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer des agents IA basés sur Mastra dans des environnements de production contrôlés et de qualité industrielle.
- Mettre à l'échelle les agents horizontalement et verticalement en utilisant les primitives natives de la plateforme.
- Mettre en œuvre des pipelines d'observabilité pour suivre le comportement et les performances des agents.
- Optimiser les configurations d'exécution afin de réduire la latence, les coûts et les risques opérationnels.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Exercices pratiques axés sur des scénarios de déploiement réels.
- Mise en œuvre en direct en laboratoire avec des environnements conteneurisés et orchestrés.
Options de personnalisation du cours
- La personnalisation des sujets, des ateliers pratiques ou des scénarios spécifiques à l'industrie est disponible sur demande.
Automatisation des workflows Mastra et orchestration multi-agents
21 HeuresMastra est un framework qui permet une automatisation sophistiquée des workflows et une coordination entre plusieurs agents IA fonctionnant dans des systèmes distribués.
Cette formation en direct, dispensée par un instructeur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir, orchestrer et exploiter des workflows multi-agents à grande échelle.
À l'issue de cette formation, les participants acquerront les compétences suivantes :
- Concevoir des workflows complexes en utilisant les capacités d'orchestration de Mastra.
- Coordner plusieurs agents exécutant des tâches parallèles ou dépendantes.
- Mettre en place des outils de surveillance et de débogage pour l'exécution des workflows.
- Optimiser la logique d'orchestration en matière de fiabilité, de débit et d'efficacité de l'automatisation.
Format du cours
- Conférence interactive et discussions.
- Exercices pratiques de conception et d'automatisation de workflows.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct avec conteneurisation.
Options de personnalisation du cours
- Des scénarios d'automatisation, des intégrations entreprises ou des modèles de workflows personnalisés peuvent être fournis sur demande.
Gestion des flux de travail des agents dans Google Antigravity : Orchestration, planification et artefacts
14 HeuresGoogle Antigravity est une plateforme de développement axée sur les agents, utilisée pour orchestrer, superviser et coordonner les flux de travail de codage et d'automatisation pilotés par l'IA.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, gérer et optimiser des flux de travail multi-agents au sein de Google Antigravity.
À l'issue de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :
- Configurer les responsabilités des agents et les pipelines d'orchestration au sein de l'interface Manager.
- Générer et interpréter les artefacts Antigravity, notamment les listes de tâches, les plans, les journaux et les enregistrements du navigateur.
- Mettre en œuvre des stratégies de vérification afin de garantir la transparence et la traçabilité des actions des agents.
- Optimiser la collaboration multi-agents pour les tâches de développement et d'exploitation complexes.
Format du cours
- Présentations guidées et démonstrations pratiques.
- Exercices basés sur des scénarios ciblant les défis réels des flux de travail.
- Expérimentation pratique au sein d'un espace de travail Antigravity en direct.
Options de personnalisation du cours
- Si vous avez besoin d'une version sur mesure de ce cours, veuillez nous contacter pour discuter des options de personnalisation.
Test et vérification du code piloté par agents : assurance qualité dans Antigravity
14 HeuresAntigravity est un cadre de travail représentant des flux de développement avancés pilotés par des agents.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant vérifier, valider et sécuriser les résultats produits par des agents IA évoluant dans des environnements Antigravity.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Évaluer l'exactitude et la sécurité des artefacts de code générés par les agents.
- Utiliser des techniques structurées pour vérifier les tâches exécutées par les agents.
- Analyser efficacement les enregistrements du navigateur et suivre l'activité des agents.
- Appliquer les principes d'assurance qualité et de sécurité pour garantir la fiabilité des flux de travail des agents.
Format du cours
- Présentations techniques et discussions guidées par le formateur.
- Exercices pratiques axés sur la vérification de flux de travail d'agents réels.
- Tests et validations pratiques dans un environnement de laboratoire contrôlé.
Options de personnalisation du cours
- Les scénarios, flux de travail et exemples de test peuvent être adaptés sur demande.
