Aperçu du cours
Doel van de opleiding: Deze training richt zich op IT-operations engineers, DevOps-specialisten en IT-architecten die geavanceerde automatiserings- en AI-oplossingen willen implementeren met IBM Watson AIOps. Deelnemers leren hoe ze AI-driven IT-beheer, incidentvoorspelling, root cause analysis (RCA) en geautomatiseerde probleemoplossing kunnen toepassen in complexe IT-omgevingen.
Prérequis
- Deelname aan de Introductie tot IT-automatisering met IBM Watson AIOps training OF
- Ervaring met IT-operations, monitoringtools en DevOps-workflows.
- Basiskennis van AI en Machine Learning in IT-beheer is nuttig, maar niet verplicht.
Objectifs pédagogiques
- AI en Machine Learning gebruiken voor IT-incidentbeheer en performance-optimalisatie.
- Anomaliedetectie en voorspellingen automatiseren met IBM Watson AIOps.
- IT-automatisering uitbreiden met Ansible en event-driven AI-respons.
- Geavanceerde integraties met DevOps, Kubernetes en hybride cloudomgevingen opzetten.
- Security en compliance beheren binnen een AI-driven IT-operations omgeving.
Public ciblé
- IT Operations-specialisten die geavanceerde AIOps-strategieën willen implementeren.
- DevOps-teams die automatisering en AI-driven IT-beheer willen integreren.
- Security- en cloudarchitecten die AI gebruiken voor incidentbeheer en threat intelligence.
Programme de formation
-
Dag 1: AI-Driven Incidentbeheer en Root Cause Analysis (RCA) (7 uur)
-
Geavanceerd gebruik van AI voor incidentdetectie en voorspellend beheer (3 uur) Deep dive in Watson AIOps anomaly detection en machine learning-modellen. Automatische detectie van prestatieproblemen en resourceknelpunten. Praktijk: Deelnemers configureren AI-driven anomaliedetectie en testen voorspellend beheer.
-
Root Cause Analysis (RCA) met Watson AIOps (2 uur) AI-gebaseerde oorzaakanalyse (RCA) en automatisch genereren van incidentrapporten. Werken met relationele databronnen en event-correlation. Praktijk: Deelnemers implementeren een incidentworkflow met RCA en data-analyse.
-
IT Service Management (ITSM) en AIOps-integratie (2 uur) Koppelen van Watson AIOps met ServiceNow, Jira en IBM Cloud Pak for Watson AIOps. AI-automatisering in ITSM workflows en ticketing systemen. Praktijk: Configureren van een automatisch incidentbeheerproces in ITSM-tools.
-
-
Dag 2: Automatisering met AI en Event-Driven Response (7 uur)
-
Event-driven automatisering en AI-gestuurde acties (3 uur) Implementeren van AI-driven runbooks en event-correlation met Ansible. Automatisch afhandelen van alerts en self-healing infrastructuren. Praktijk: Bouwen van een event-driven responsworkflow met Ansible en Watson AIOps.
-
AI-gebaseerde ChatOps en NLP voor IT-beheer (2 uur) Integreren van IBM Watson Assistant voor ChatOps met Slack en Microsoft Teams. Gebruik van Natural Language Processing (NLP) voor interactief incidentbeheer. Praktijk: Configureren van een AI-chatbot voor incidentanalyse en probleemoplossing.
-
DevOps-integratie en CI/CD-geautomatiseerd incidentbeheer (2 uur) Automatische rollback en incidentpreventie in CI/CD-pipelines. Integreren van Watson AIOps met Kubernetes en hybride cloudomgevingen. Praktijk: Deelnemers configureren een AI-driven monitoring voor DevOps-workflows.
-
-
Dag 3: Security- en Compliance-gebaseerde AIOps (7 uur)
-
AI en Machine Learning voor Security Operations (SecOps) (3 uur) Detecteren van onregelmatig netwerkverkeer en security threats met AI. Werken met Watson AIOps Security Insights en IBM QRadar integratie. Praktijk: Configureren van een security-driven incident workflow met AI-analyse.
-
Threat Intelligence en Predictive Security Analytics (2 uur) AI-gestuurde detectie van insider threats en Advanced Persistent Threats (APT’s). Automatiseren van SOC (Security Operations Center) incidentafhandeling. Praktijk: Bouwen van een AI-gestuurde threat intelligence dashboard.
-
Compliance, auditing en AI-driven governance (2 uur) AI-driven audit logging en compliance monitoring met Watson AIOps. Automatische detectie van configuratiefouten en policy violations. Praktijk: Implementeren van automatische compliance-controle en rapportage.
-
-
Dag 4: AI-Driven IT-Automatisering op Grote Schaal (7 uur)
-
Schaalbare AIOps-architecturen en cloudintegratie (3 uur) Multi-cloud en hybride cloud AI-integratie met IBM Cloud, AWS en Azure. AI-gestuurde workload placement en resourcebeheer. Praktijk: Configureren van een multi-cloud AIOps-systeem met Watson AIOps.
-
AI en automatisering voor Storage en Netwerkbeheer (2 uur) AI-optimalisatie van data storage, back-ups en netwerkconfiguraties. Automatische network anomaly detection en predictive scaling. Praktijk: Bouwen van een AI-gestuurde storage-optimalisatie workflow.
-
Case Study en afsluiting (2 uur) Ontwerpen en implementeren van een geavanceerde Watson AIOps-architectuur. Praktijk: Deelnemers presenteren hun AI-driven IT-automatiseringsstrategie.
-
Instructeur
