Détails
- 4 Sections
- 12 Lessons
- 4 Days
Expand all sectionsCollapse all sections
- Dag 1: AI-Driven Incidentbeheer en Root Cause Analysis (RCA) (7 uur)3
- 1.1Geavanceerd 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.
- 1.2Root 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.
- 1.3IT 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)3
- 2.1Event-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.
- 2.2AI-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.
- 2.3DevOps-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)3
- 3.1AI 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.
- 3.2Threat 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.
- 3.3Compliance, 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)3
- 4.1Schaalbare 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.
- 4.2AI 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.
- 4.3Case Study en afsluiting (2 uur) Ontwerpen en implementeren van een geavanceerde Watson AIOps-architectuur. Praktijk: Deelnemers presenteren hun AI-driven IT-automatiseringsstrategie.
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.
Préc.
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.
Suivant
