Formation AIOps en Laval

Un pipeline AIOps entièrement conçu avec des outils open source permet aux équipes de concevoir des solutions rentables et flexibles pour l'observabilité, la détection d'anomalies et l'alerte intelligente dans des environnements de production.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs de niveau avancé qui souhaitent créer et déployer un pipeline AIOps de bout en bout en utilisant des outils tels que Prometheus, ELK, Grafana et des modèles de machine learning personnalisés.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir une architecture AIOps en n'utilisant que des composants open source.
• Collecter et normaliser les données provenant des journaux, des métriques et des traces.
• Appliquer des modèles de machine learning pour détecter les anomalies et prédire les incidents.
• Automatiser l'alerte et la remédiation à l'aide d'outils open source.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Les plateformes AIOps d'entreprise comme Splunk, Moogsoft et Dynatrace offrent des capacités puissantes pour détecter les anomalies, corréler les alertes et automatiser les interventions au sein d'environnements IT de grande envergure.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site), animée par un formateur, s'adresse aux équipes IT d'entreprise de niveau intermédiaire souhaitant intégrer des outils AIOps dans leur pile d'observabilité existante et leurs workflows opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Configurer et intégrer Splunk, Moogsoft et Dynatrace dans une architecture AIOps unifiée.
• Corréler les métriques, les journaux et les événements sur des systèmes distribués grâce à l'analyse pilotée par l'IA.
• Automatiser la détection, la hiérarchisation et la réponse aux incidents à l'aide de workflows intégrés et personnalisés.
• Optimiser les performances, réduire le MTTR (temps moyen de résolution) et améliorer l'efficacité opérationnelle à l'échelle de l'entreprise.

Format du cours

• Conférence interactive et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de prendre les dispositions nécessaires.

L'AIOps (Intelligence artificielle pour les opérations informatiques) est de plus en plus utilisé pour prédire les incidents avant qu'ils ne se produisent et automatiser l'analyse des causes racines (RCA) afin de minimiser les temps d'arrêt et d'accélérer la résolution.

Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre des analyses prédictives, automatiser les corrections et concevoir des flux de travail d'analyse des causes racines intelligents à l'aide d'outils AIOps et de modèles d'apprentissage automatique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Construire et entraîner des modèles ML pour détecter les patterns conduisant à des défaillances du système.
• Automatiser les flux de travail d'analyse des causes racines sur la base de la corrélation de logs et de métriques provenant de plusieurs sources.
• Intégrer les processus d'alerte et de correction dans les plateformes existantes.
• Déployer et mettre à l'échelle des pipelines AIOps intelligents dans des environnements de production.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en temps réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Prometheus et Grafana sont des outils largement adoptés pour l'observabilité dans les infrastructures modernes, tandis que l'apprentissage automatique (machine learning) enrichit ces outils avec des insights prédictifs et intelligents pour automatiser les décisions opérationnelles.

Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels de l'observabilité de niveau intermédiaire souhaitant moderniser leur infrastructure de surveillance en intégrant les pratiques AIOps à l'aide de Prometheus, Grafana et des techniques de ML.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer Prometheus et Grafana pour assurer l'observabilité à travers les systèmes et les services.
• Collecter, stocker et visualiser des données chronologiques (time series) de haute qualité.
• Appliquer des modèles d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies et la prévision.
• Construire des règles d'alerte intelligentes basées sur des insights prédictifs.

Format de la formation

• Conférence interactive et discussions.
• Nombreux exercices et exercices pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.

L'AIOps (Intelligence artificielle pour les opérations informatiques) est une pratique qui applique le machine learning et l'analytique pour automatiser et améliorer les opérations informatiques, particulièrement en matière de surveillance, de détection d'incidents et de réponse.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels des opérations informatiques de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre des techniques d'AIOps pour corréler les métriques et les logs, réduire le bruit des alertes et améliorer l'observabilité grâce à l'automatisation intelligente.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et l'architecture des plateformes d'AIOps.
• Corréler les données entre les logs, les métriques et les traces pour identifier les causes racines.
• Réduire la fatigue des alertes grâce à un filtrage intelligent et à la suppression du bruit.
• Utiliser des outils open source ou commerciaux pour surveiller et répondre automatiquement aux incidents.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• De nombreux exercices et mises en pratique.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.