Curso de Plataformas Enterprise AIOps com Splunk, Moogsoft e Dynatrace

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), a fim de minimizar tempo inativo e acelerar a resolução.

Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é direcionado a profissionais avançados de TI que desejam implementar análises preditivas, automatizar remediações e projetar fluxos de trabalho inteligentes RCA usando ferramentas AIOps e modelos de aprendizado de máquina.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar modelos ML para detectar padrões que levam a falhas no sistema.
• Automatizar fluxos de trabalho RCA baseados na correlação de logs e métricas de múltiplas fontes.
• Integrar processos de alerta e remediação em plataformas existentes.
• Implementar e escalar pipelines inteligentes AIOps em ambientes de produção.

Formato do Curso

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

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada 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 análises para automatizar e melhorar as operações de TI, especialmente nas áreas de monitoramento, detecção e resposta a incidentes.

Este treinamento ministrado ao vivo (online ou presencial) está direcionado a profissionais de nível intermediário em operações de TI que desejam implementar técnicas AIOps para correlacionar métricas e logs, reduzir o ruído de alertas e melhorar a observabilidade através da automação inteligente.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

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

Formato do Curso

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

Opções de Customização do Curso

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Um pipeline de AIOps construído inteiramente com ferramentas open-source permite que equipes projetem soluções eficientes e flexíveis para observabilidade, detecção de anomalias e alerta inteligente em ambientes de produção.

Esta formação conduzida por instrutor (online ou presencial) é direcionada a engenheiros avançados que desejam construir e implantar uma pipeline de ponta a ponta AIOps usando ferramentas como Prometheus, ELK, Grafana e modelos ML personalizados.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar uma arquitetura AIOps usando apenas componentes open-source.
• Coletar e normalizar dados de logs, métricas e rastreamentos.
• Aplicar modelos ML para detectar anomalias e prever incidentes.
• Automatizar alertas e remediação usando ferramentas abertas.

Formato do Curso

• Palestra interativa e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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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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