Olayları önceden gör, kök nedeni otomatikle
Metrik-log-iz telemetrisi, anomali tespiti, uyarı gürültüsü azaltma, topoloji korelasyonu, kök neden otomasyonu ve kapalı döngü iyileştirmeyi gerçek operasyon verisiyle işleyen dört günlük ileri seviye AIOps eğitimi.
Gözlemlenebilirlik verisini yapay zekâ ile operasyonel karara dönüştüren uygulamalı AIOps eğitimi
Bu ileri eğitim AIOps'u gerçek operasyon verisi üzerinde uygulatır. Metrik, log ve iz (trace) telemetrisinin toplanması ve normalize edilmesi, zaman serisi anomali tespiti (mevsimsellik, eşik dışı, STL/Prophet, izolasyon ormanı), olay gürültüsü azaltma ve dedup, topoloji tabanlı olay korelasyonu ve gruplama, kök neden analizi otomasyonu (nedensellik grafiği, servis bağımlılık haritası), uyarı yorgunluğunu azaltma, olay zenginleştirme ve runbook otomasyonu, kapalı döngü (closed-loop) iyileştirme ile MTTR azaltma ve model izlemesi konularını işler.
4 Gün. Her gün dört modül; kavram anlatımı, veri hazırlama, model/korelasyon atölyesi ve senaryo canlandırması dönüşümlü ilerler.
İleri Seviye — Telemetri toplama, anomali tespiti, olay korelasyonu, kök neden otomasyonu ve kapalı döngü iyileştirmeyi kapsayan AIOps eğitimi
Gerçek metrik ve log örnekleri üzerinde anomali tespiti, korelasyon kuralı ve kök neden grafiği kurduran uygulamalı laboratuvarlarla öğrenme.
Anomali tespitiyle arızaları eşik aşılmadan önce fark etmeyi öğrenirsiniz.
Topoloji ve korelasyonla kök nedeni otomatik daraltarak MTTR'yi düşürürsünüz.
Gürültü azaltma ve dedup ile anlamsız uyarı selini anlamlı olaylara indirgersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
İzleme, uyarı ve olay (incident) yönetimi kavramlarına aşinalık gereklidir.
Ortalama, standart sapma ve zaman serisi mantığına temel aşinalık faydalıdır.
Python veya benzer bir dilde temel betik okuma yazma kolaylık sağlar.
Laboratuvar veri setleriyle çalışmak için bir cihaz gereklidir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Metrik, log ve iz verisini AIOps için toplayıp normalize edebilirsiniz.
Zaman serisi ve çok boyutlu anomali tespiti kurabilirsiniz.
Dedup ve gruplama ile uyarı yorgunluğunu azaltabilirsiniz.
Topoloji tabanlı olay korelasyonu tasarlayabilirsiniz.
Nedensellik grafiğiyle kök neden analizini otomatikleştirebilirsiniz.
Tanı ve düzeltme runbook'larını güvenli biçimde otomatikleştirebilirsiniz.
Kapalı döngü ile MTTD/MTTR ölçüp düşürebilirsiniz.
Model kaymasını izleyip yeniden eğitim döngüsü kurabilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
5S, Kaizen, Kanban, SMED, Poka-Yoke yalın araçları ile DFMEA/PFMEA, RPN risk puanlama ve kontrol planını uygulamalı öğreten orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
Takt zamanı, tek parça akış, Kanban supermarket boyutlandırma, heijunka dengeleme ve kısıt teorisiyle akış ve çekme sistemlerinde ustalaşın.
Detayları Gör →
Gemba, SIPOC, süreç haritalama, DMAIC, standart iş ve hoshin kanri ile ofis ve hizmet dahil kurumsal süreçleri uçtan uca iyileştirmeyi öğreten eğitim.
Detayları Gör →
WIP limiti, Kanban panosu, takt uyumu ve darboğaz iyileştirmesiyle süreç akışını ve çekme sistemini pratikte geliştirmeyi öğreten orta seviye eğitim.
Detayları Gör →
VSM sembolleri, çevrim ve lead time metrikleri, mevcut ve gelecek durum haritalama ile kaizen planını uygulamalı öğreten orta seviye değer akışı eğitimi.
Detayları Gör →