Curso de Criando uma Pipeline AIOps com Ferramentas Open Source

AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI) está sendo cada vez mais utilizada para prever incidentes antes que ocorram e automatizar a análise da causa raiz (RCA) para minimizar o tempo de inatividade e acelerar a resolução.

Este treinamento, conduzido por instrutor (online ou presencial), é direcionado a profissionais de TI avançados que desejam implementar análise preditiva, automação de remediação e design de fluxos de trabalho inteligentes de RCA usando ferramentas AIOps e modelos de aprendizado de máquina.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar modelos de ML para detectar padrões que levam a falhas do sistema.
• Automatizar fluxos de trabalho de RCA com base na correlação de logs e métricas de múltiplas fontes.
• Integrar processos de alerta e remediação em plataformas existentes.
• Implantar e escalar pipelines inteligentes AIOps em ambientes de produção.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

AIOps (Inteligência Artificial para Operações de TI) é uma prática que aplica aprendizado de máquina e análise para automatizar e melhorar as operações de TI, especialmente nas áreas de monitoramento, detecção de incidentes e resposta.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de operações de TI intermediários que desejam implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas e logs, reduzir o ruído dos alertas e melhorar a observabilidade através da automação inteligente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entender os princípios e arquitetura das plataformas AIOps.
• Correlacionar dados em logs, métricas e rastreamentos para identificar causas raiz.
• Reduzir a fadiga de alertas através do filtragem inteligente e supressão de ruído.
• Usar ferramentas open-source ou comerciais para monitorar e responder a incidentes automaticamente.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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Plataformas empresariais AIOps como Splunk, Moogsoft e Dynatrace oferecem capacidades poderosas para detectar anomalias, correlacionar alertas e automatizar respostas em ambientes IT de grande escala.

Esta formação presencial ou online, conduzida por um instrutor, destina-se a equipes de TI empresariais intermediárias que desejam integrar ferramentas AIOps em sua pilha de observabilidade existente e fluxos de trabalho operacionais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft e Dynatrace em uma arquitetura unificada AIOps.
• Correlacionar métricas, logs e eventos em sistemas distribuídos usando análise impulsionada por IA.
• Automatizar a detecção de incidentes, priorização e resposta com fluxos de trabalho integrados e personalizados.
• Otimizar o desempenho, reduzir MTTR e melhorar a eficiência operacional em escala empresarial.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

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Prometheus e Grafana são ferramentas amplamente adotadas para observabilidade em infraestruturas modernas, enquanto a aprendizagem de máquina (ML) enriquece essas ferramentas com insights preditivos e inteligentes para automatizar decisões operacionais.

Este treinamento presencial ou online, conduzido por um instrutor, destina-se a profissionais intermediários de observabilidade que desejam modernizar sua infraestrutura de monitoramento ao integrar práticas AIOps usando Prometheus, Grafana e técnicas de ML.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar Prometheus e Grafana para observabilidade em sistemas e serviços.
• Coletar, armazenar e visualizar dados de séries temporais de alta qualidade.
• Aplicar modelos de aprendizagem de máquina para detecção de anomalias e previsão.
• Criar regras inteligentes de alerta com base em insights preditivos.

Formato do Curso

• Aula interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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