Formation AIOps en Alberta

Apprenez à construire une canalisation AIOps de bout en bout à l'aide d'outils à code source ouvert dans cette formation dirigée par un formateur à Alberta. Découvrez l'observabilité, la détection d'anomalies et les alertes automatisées avec Prometheus, ELK et des modèles de machine learning personnalisés, et acquérez des compétences pratiques pour les environnements de production réels.

Cette formation en direct sur Alberta enseigne aux équipes informatiques intermédiaires comment intégrer Splunk, Moogsoft et Dynatrace pour un AIOps de niveau entreprise. Elle couvre la détection des anomalies, la corrélation des alertes et l'automatisation des flux de travail afin de réduire le MTTR et d'améliorer l'efficacité opérationnelle à grande échelle.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, dans Alberta, aide les professionnels de l'observabilité à intégrer l'AIOps à l'aide de Prometheus, Grafana et du ML. Les participants configurent des piles d'observabilité, appliquent l'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et la prévision, et établissent des règles d'alerte intelligentes pour une automatisation des opérations.

Cette formation en direct animée par un instructeur en Alberta (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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, Alberta (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs SRE et DevOps souhaitant concevoir, développer et déployer en toute sécurité des agents IA pour des opérations informatiques autonomes.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, à Alberta, s'adresse aux ingénieurs ML et aux équipes plateforme qui doivent mettre en place des pipelines opérationnels robustes pour des applications alimentées par des LLM à grande échelle.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Alberta (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en sécurité et aux ingénieurs ML qui doivent identifier, tester et se défendre contre les attaques visant les modèles d'IA et les applications alimentées par des LLM.