Aperçu du cours
Doel van de training : Deze training biedt een introductie tot IT-automatisering met IBM Watson AIOps en richt zich op het configureren van intelligente monitoring, het analyseren van logbestanden met AI, en het opzetten van geautomatiseerde workflows om incidentoplossing te versnellen en operationele efficiëntie te verbeteren.
Prérequis
- Basiskennis van IT-systemen en cloud-infrastructuren.
- Ervaring met logbeheer en IT-monitoring (Splunk, ELK, etc.).
- Kennis van DevOps en IT-automatisering is een pluspunt.
Fonctionnalités
- Begrijpen hoe AIOps werkt en hoe het wordt toegepast in IT-beheer.
- Configureren van intelligente monitoring met IBM Watson AIOps.
- Analyseren van systeem- en netwerklogs met AI.
- Implementeren van geautomatiseerde workflows voor incidentbeheer.
- Optimaliseren van IT-operaties met geavanceerde automatiseringsstrategieën.
Public ciblé
- IT-beheerders en DevOps-engineers die cognitieve automatisering willen integreren in IT-beheer.
- Cloud- en systeemarchitecten die incidentbeheer willen verbeteren met AI.
- IT-operations managers en SOC-analisten die de oplossingstijd van incidenten willen verkorten met AIOps.
Détails
- 2 Sections
- 6 Lessons
- 2 Days
Expand all sectionsCollapse all sections
- Dag 1: Introductie tot IBM Watson AIOps en configuratie van intelligente monitoring (7 uur)3
- 1.1Basisprincipes van IBM Watson AIOps en IT-automatisering (2u) Introductie tot AIOps en de rol ervan in modern IT-beheer. Overzicht van de belangrijkste functies en use cases van IBM Watson AIOps. Integratie van IBM Watson AIOps met monitoring- en logbeheeroplossingen. Praktijkoefening : Installeren en configureren van IBM Watson AIOps in een testomgeving. Opzetten van gegevensverzameling voor servers en applicaties.
- 1.2Implementatie van intelligente monitoring met IBM Watson AIOps (2u) Configuratie van monitoringagents en integratie met tools zoals Nagios en Prometheus. Detectie en AI-gebaseerde analyse van systeem- en netwerkanomalieën. Praktijkoefening : Opstellen van dashboards en het instellen van geautomatiseerde waarschuwingen. Identificeren van trends en kritieke gebeurtenissen met IBM Watson AIOps.
- 1.3AI-gedreven loganalyse voor proactieve probleemdetectie (3u) Real-time logverzameling en indexering. Automatische patroonherkenning en correlatie van incidenten. Proactieve probleemdetectie met IBM Watson AI-modellen. Praktijkoefening : Simulatie van een IT-storing en analyse van logbestanden met Watson AIOps. Opzetten van een geautomatiseerde waarschuwing en responsstrategie.
- Dag 2: Automatisering van workflows en optimalisatie van incidentbeheer (7 uur)3
- 2.1Opzetten van geautomatiseerde workflows voor incidentbeheer (2u) Automatiseren van ticketbeheer en escalaties met Watson AIOps. Configureren van geautomatiseerde respons op veelvoorkomende incidenten. Praktijkoefening : Bouwen van een playbook voor geautomatiseerd incidentbeheer. Uitvoeren en analyseren van de impact van de geautomatiseerde workflow.
- 2.2Integratie met ITSM- en DevOps-tools (2u) Koppeling met ServiceNow, Jira, IBM Cloud Pak for Watson AIOps. Automatiseren van implementaties en configuratiebeheer. Praktijkoefening : Opzetten van een CI/CD-pipeline met IBM Watson AIOps en ServiceNow. Beoordelen en doorvoeren van updates via een geautomatiseerde workflow.
- 2.3Geavanceerde automatiseringsstrategieën en optimalisatie (3u) Best practices voor AI-gedreven incidentbeheer. Beveiliging en compliance in geautomatiseerde IT-processen. Praktijkoefening : Evaluatie van een bestaande IT-omgeving en aanbevelingen voor automatisering met Watson AIOps. Presentatie van resultaten en discussie over implementatie in een productieomgeving.
Instructeur
