DevOps Institute: AIOps Foundation

Eğitim Hakkında

AIOps ilkeleri, veri boru hatları ve makine öğrenmesi uygulamaları

Bu temel seviye eğitim, DevOps Institute AIOps Foundation gövdesiyle uyumlu biçimde operasyonlar için yapay zekâyı ele alır. AIOps'un tanımı, itici güçleri (veri patlaması, alarm gürültüsü, karmaşıklık) ve DevOps/SRE ile ilişkisi işlenir. Veri kaynakları (metrik, log, iz, olay), veri toplama ve normalizasyon boru hatları, anomali tespiti, olay (event) korelasyonu ve gürültü azaltma teknikleri ele alınır. Örüntü tanıma, kök neden analizi, tahmine dayalı analiz ve otomatik düzeltme (auto-remediation) uygulamaları; AIOps benimseme yol haritası ve başarı ölçütleri işlenir. Katılımcılar, bir AIOps girişimini planlayacak temeli edinir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; AIOps ilke ve verisinden tekniklere ve benimseme yol haritasına ilerlenir.

Seviye

Temel Seviye — Operasyonlar için yapay zekânın (AIOps) ilkeleri, veri, makine öğrenmesi teknikleri ve otomasyon uygulamaları.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek metrik ve log veri setleri üzerinde anomali tespiti ve korelasyon senaryolarını inceleyerek öğrenir.

Neden Bu Eğitim?

🤖Akıllı Operasyon

Makine öğrenmesiyle sorunları insan hızından önce tespit edersiniz.

🔕Gürültü Azaltma

Olay korelasyonuyla alarm selini anlamlı olaylara indirirsiniz.

🔮Öngörü

Tahmine dayalı analizle sorunları oluşmadan önler ve kapasiteyi planlarsınız.

Anahtar Konular

aiopsaiops foundationanomali tespitiolay korelasyonukök neden analiziotomatik düzeltmegözlemlenebilirlikoperasyonel yapay zeka

“Veri bolluğunda rekabet, onu anlamlandırabilenlerindir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Operasyon Deneyimi

İzleme, uyarı ve olay yönetimine aşinalık faydalıdır.

2

Veri Farkındalığı

Metrik, log ve temel veri kavramlarına aşinalık beklenir.

3

ML Farkındalığı

Makine öğrenmesine temel farkındalık faydalıdır; derin bilgi gerekmez.

4

Açık Zihin

Veriye dayalı operasyon yaklaşımına açıklık.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, AIOps'un amacını ve gereken veri temelini açıklayabilir.

Modül 1

AIOps Nedir

AIOps'un tanımı ve kapsamı
Gartner'ın AIOps çerçevesi
DevOps, SRE ve gözlemlenebilirlikle ilişkisi
Reaktif izlemeden proaktif operasyona geçiş
İnsan-makine işbirliği yaklaşımı
AIOps'un gerçekçi beklenti sınırları

Modül 2

İtici Güçler

Veri hacminin insan kapasitesini aşması
Alarm gürültüsü ve yorgunluğu (alert fatigue)
Mikroservis ve dağıtık sistem karmaşıklığı
Daha hızlı MTTR ihtiyacı
Ölçek ve dinamiklik (bulut-yerel)
Operasyonel maliyet baskısı

Modül 3

Veri Kaynakları

Metrik (zaman serisi) verisi
Log ve olay (event) verisi
Dağıtık izleme (trace) verisi
Topoloji ve yapılandırma (CMDB) verisi
Değişiklik ve dağıtım olayları
Veri kalitesinin AIOps'a etkisi

Modül 4

Veri Boru Hattı

Veri toplama ve alım (ingestion)
Normalizasyon ve zenginleştirme (enrichment)
Veri etiketleme ve bağlam ekleme
Gerçek zamanlı akış (streaming) işleme
Veri depolama ve saklama
Boru hattının ölçeklenmesi

Günün hedefiKatılımcı, AIOps tekniklerini ve bir benimseme yol haritasını açıklayabilir.

Modül 1

Anomali ve Korelasyon

İstatistiksel ve ML tabanlı anomali tespiti
Mevsimsellik ve trend ayrıştırma
Olay korelasyonu ve gruplama (clustering)
Gürültü azaltma ve olay bastırma
Zamansal ve topolojik korelasyon
Yanlış pozitif/negatif dengesi

Modül 2

Kök Neden ve Tahmin

Örüntü tanıma ile kök neden analizi
Olay zinciri ve neden-sonuç ilişkisi
Tahmine dayalı (predictive) analiz
Kapasite ve arıza öngörüsü
Değişiklik etkisi analizi
Modelin açıklanabilirliği (explainability)

Modül 3

Otomatik Düzeltme

Olaydan eyleme (auto-remediation) akışı
Çalıştırma kılavuzu (runbook) otomasyonu
İnsan onaylı (human-in-the-loop) otomasyon
Güvenli otomasyon ve geri alma
ChatOps ile operasyon entegrasyonu
Otomasyon güveninin kademeli artırılması

Modül 4

Benimseme Yol Haritası

Kullanım senaryosu (use case) seçimi
Pilot ve kademeli yaygınlaştırma
Veri olgunluğunun değerlendirilmesi
Araç seçimi ve entegrasyon
Başarı ölçütleri (MTTR, gürültü azaltma)
Kültürel kabul ve güven inşası

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

AIOps Kavrayışı

AIOps'un amacını ve kapsamını açıklayabilirsiniz.

✅

İtici Güçler

AIOps ihtiyacını doğuran etkenleri değerlendirebilirsiniz.

✅

Veri Temeli

AIOps için gereken veri kaynaklarını ve boru hattını tanımlayabilirsiniz.

✅

Anomali Tespiti

Anomali tespiti tekniklerini kavrayabilirsiniz.

✅

Korelasyon

Olay korelasyonuyla gürültü azaltmayı anlayabilirsiniz.

✅

Tahmin

Tahmine dayalı analiz ve kök neden yaklaşımını kavrayabilirsiniz.

✅

Otomasyon

Otomatik düzeltme akışlarını güvenle konumlandırabilirsiniz.

✅

Yol Haritası

Bir AIOps benimseme yol haritası planlayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

SRE'ler
operasyon ve izleme ekipleri
DevOps mühendisleri
AIOps'u değerlendiren teknik liderler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

SRE'ler, operasyon ve izleme ekipleri, DevOps mühendisleri ve AIOps'u değerlendiren teknik liderler için uygundur.

Makine öğrenmesi bilmek şart mı?

Hayır; ML'e temel farkınlık yeterlidir, eğitim kavramları operasyon bağlamında açıklar.

Hangi teknikler ele alınıyor?

Anomali tespiti, olay korelasyonu, gürültü azaltma, kök neden analizi, tahmine dayalı analiz ve otomatik düzeltme işlenir.

Innovation Trends eğitiminden farkı nedir?

Bu eğitim yalnızca AIOps'a odaklanıp derinleşir; Trends ise çok sayıda eğilimi genel olarak tarar.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

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.

Örnek Sertifika

DEVOPS INSTITUTE: AIOPS FOUNDATION EĞİTİMİ