Курс з AIOps: навчання та автоматизація IT-операцій | robot_dreams
  • онлайн-курс
  • 16 занять
  • 25+ інструментів
  • курсовий проєкт

AIOps: автоматизація IT-процесів

Опануйте провідні інструменти автоматизації ІТ-операцій з АІ та ML: від Prometheus і Grafana до Dynatrace і Spark

Віталій Козінський

Senior DevOps Engineer у SoftServe

ДЛЯ КОГО:

DevOps, DevSecOps та SRE

щоб зменшити час на ручний моніторинг та реагування на інциденти, централізувати логування, впроваджувати AI-кероване self-healing і масштабувати інфраструктуру без перевантажень.

Data Engineers та ML Engineers

щоб скоротити ручну підготовку даних, інтегрувати AI/ML у наявну інфраструктуру, швидше будувати адаптивні системи та робити прогнози інцидентів без затримок.

Backend та Fullstack-розробників, архітекторів

щоб швидко знаходити вузькі місця в продакшені, інтегрувати AI/ML для проактивного виявлення проблем, оптимізувати продуктивність сервісів та уникати рутинної ручної роботи.

Сисадмінів, IT-менеджерів

щоб мінімізувати рутинні операційні задачі, централізувати аналітику, підтримувати стабільність і масштабованість інфраструктури й впроваджувати AI/ML та AIOps без високого порогу входу.

 

ДО ПРОГРАМИ КУРСУ ВХОДЯТЬ

  • AIOps-моніторинг та self-healing

    Навчитеся збирати й корелювати метрики та логи (Prometheus, Grafana, ELK), налаштовувати виявлення аномалій та автоматичне реагування на інциденти (self-healing) для зменшення даунтайму й MTTR.

  • AI/ML для прогнозування та оптимізації

    Опануєте застосування ML-алгоритмів для прогнозування інцидентів, capacity planning та автоматичного автоскейлінгу, щоби проактивно запобігати збоям та ефективно розподіляти ресурси.

  • Інтеграція у DevOps та CI/CD

    Зможете впроваджувати AIOps у пайплайни релізів і тестів: автоматично відкотити невдалий деплой, оптимізувати пайплайни, аналізувати продуктивність і забезпечувати стабільне розгортання у хмарі.

  • Аналіз ефективності

    Дізнаєтеся про показники ефективності (KPI) для AIOps, зниження витрат завдяки автоматизації, а також розглянете основні методи оцінки результатів впровадження AIOps.

лектор

Віталій Козінський

Senior DevOps Engineer у SoftServe

  • Має 10+ років досвіду в адмініструванні, 7+ — як DevOps. Клієнти — провідні компанії в галузях телекому, network equipment та network security solutions

  • Провів адаптацію monitoring solution для highload-інфраструктури, що зменшило вартість observability у 8 разів

  • Впроваджував Configuration as a Code на динамічній інфраструктурі з 500+ хостів

  • Успішно докеризував легасі моноліти, які працювали 10 років

  • Займався моніторингом для провідного eDoc-solution у ЄС

  • Успішно мігрував комплексну інфраструктуру розробки з Apache Mesos на K8s

ПРОГРАМА AIOPS COURSE

  • 01 заняття

    Основи AI та машинного навчання

    • Зрозумієте поняття AI та ML і відмінності між ними
    • Дізнаєтеся про основні види ML (контрольоване, неконтрольоване, підкріплене)
    • Ознайомитеся з базовими алгоритмами та нейронними мережами
    • Отримаєте базове уявлення про те, як працює АІ (LLM), і зрозумієте алгоритми їхнього навчання
    • Зможете розгорнути локально або в хмарі LLM для локального спілкування та порівнювати їхню роботу
  • 02 заняття

    Вступ до AIOps

    • Зрозумієте, що таке AIOps та його ключові компоненти
    • Дізнаєтесь, як AIOps відрізняється від класичних систем моніторингу
    • Ознайомитеся з перевагами та викликами впровадження AIOps
  • 03 заняття

    Технології та інструменти AIOps

    • Зрозумієте, як підбирати інструменти залежно від задач
    • Зрозумієте, які технології складають основу AIOps
    • Дізнаєтеся про приклади enterprise та open-source інструментів
    • Ознайомитеся з критеріями вибору інструментів для різних сценаріїв
    • Навчитесь аналізувати відмінності між традиційним та AIOps-підходом
  • 04 заняття

    Моніторинг IT-інфраструктури за допомогою AIOps

    • Зрозумієте принципи роботи з метриками, подіями та системами сповіщень
    • Ознайомитеся з інструментами Prometheus, Grafana, PagerDuty
    • Навчитеся налаштовувати процес від збору метрик до алертингу
    • Зрозумієте, як ML допомагає зменшити alert fatigue
  • 05 заняття

    Логування та управління інцидентами

    • Зрозумієте роль логування в аналізі інцидентів
    • Дізнаєтеся про різницю між класичним та AIOps-підходами
    • Дізнаєтеся про основні інструменти для роботи з логами (Splunk, ELK)
    • Навчитеся налаштовувати збір логів з різних джерел
    • Зрозумієте відмінності класичного та AIOps-підходів у роботі з інцидентами
    • Зрозумієте, як діагностувати збої системи за зібраними логами та автоматизувати створення інцидентів
  • 06 заняття

    Збір та аналіз великих обсягів даних в AIOps

    • Зрозумієте особливості обробки великих обсягів IT-даних
    • Ознайомитеся з технологіями Kafka, Spark, InfluxDB, VictoriaMetrics
    • Навчитеся налаштовувати зберігання та виявлення аномалій у великому обсязі метрик
    • Дізнаєтеся про підходи до прогнозування проблем (capacity planning, predictive maintenance)
  • 07 заняття

    Застосування AI/ML для автоматизації процесів

    • Зрозумієте, які рутинні DevOps-завдання можна автоматизувати за допомогою AI/ML
    • Ознайомитеся з підходами до класифікації інцидентів та оптимізації пайплайнів
    • Навчитеся налаштовувати автоскейлінг та керувати ресурсами за допомогою AI-продуктів
    • Зрозумієте, як AI допомагає оптимізувати витрати у хмарі
  • 08 заняття

    Інтеграція AIOps з DevOps та CI/CD

    • Зрозумієте, як AIOps інтегрується у CI/CD процеси
    • Дізнаєтеся про підходи до автоматичного відкочування релізів та Canary/Blue-Green deployment
    • Навчитеся налаштовувати інструменти для аналізу та оптимізації пайплайнів
  • 09 заняття

    Хмарні технології та AIOps-інструменти

    • Зрозумієте роль хмарних сервісів у масштабуванні та автоматизації
    • Ознайомитеся з нативними інструментами AIOps в AWS, Azure, GCP
    • Навчитеся налаштовувати моніторинг у хмарі за допомогою вбудованих сервісів
  • 10 заняття

    Інтеграція AIOps у реальні бізнес-процеси + Q&A

    • Ознайомитеся з кейсами впровадження AIOps у компаніях Netflix, Uber, Spotify, Deutsche Bank
    • Зрозумієте типові шаблони успіху та виклики впровадження
  • 11 заняття

    Побудова стійкої та масштабованої IT-інфраструктури

    • Зрозумієте принципи побудови стійкої та масштабованої інфраструктури
    • Ознайомитеся з практикою впровадження AIOps для лог-аналізу
    • Навчитеся застосовувати автоматизацію для підвищення надійності системи
  • 12 заняття

    Управління ризиками та безпека за допомогою AIOps

    • Зрозумієте, як AI допомагає у виявленні аномалій та загроз безпеки
    • Ознайомитеся з підходами UEBA, SIEM, SOAR у поєднанні з AIOps
    • Навчитеся будувати процеси моніторингу та автоматичного реагування на інциденти безпеки
  • 13 заняття

    Аналіз ефективності AIOps в управлінні IT-операціями

    • Зрозумієте ключові метрики ефективності (MTTR, MTTD, SLA, ROI)
    • Ознайомитеся з методами оцінки результатів впровадження AIOps
    • Навчитеся визначати, які KPI найбільш важливі для бізнесу
  • 14 заняття

    Підсумки та подальші перспективи розвитку AIOps

    • Ознайомитеся з актуальними трендами у сфері AIOps
    • Зрозумієте напрямки розвитку (AI-асистенти, FinOps, безпека, самонавчання систем)
    • Дізнаєтесь, як застосувати знання з курсу для майбутніх проєктів
  • 15 заняття

    Q&A

  • 16 заняття

    Захист курсових проєктів

 

курси за темами

 
 

Реєстрація

Цей курс більше не проводиться наживо, але ви можете придбати повний запис програми за спеціальною зниженою ціною або обрати актуальні курси. Отримайте всі матеріали подавши заявку. Навчайтеся у власному темпі без прив'язки до розкладу!

 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтесь з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності.