Курс AIOps: автоматизація IT-процесів

Навчіться використовувати АІ та ML для автоматизації ІТ-операцій - щоб завчасно бачити ризики, оперативно реагувати на збої та автоматизувати відновлення систем.

Програма курсу

Основи AI та машинного навчання

• Зрозумієте поняття AI та ML і відмінності між ними
• Дізнаєтеся про основні види ML (контрольоване, неконтрольоване, підкріплене)
• Ознайомитеся з базовими алгоритмами та нейронними мережами
• Отримаєте базове уявлення про те, як працює АІ (LLM), і зрозумієте алгоритми їхнього навчання
• Зможете розгорнути локально або в хмарі LLM для локального спілкування та порівнювати їхню роботу

Вступ до AIOps

• Зрозумієте, що таке AIOps та його ключові компоненти
• Дізнаєтесь, як AIOps відрізняється від класичних систем моніторингу
• Ознайомитеся з перевагами та викликами впровадження AIOps

Технології та інструменти AIOps

• Зрозумієте, як підбирати інструменти залежно від задач
• Зрозумієте, які технології складають основу AIOps
• Дізнаєтеся про приклади enterprise та open-source інструментів
• Ознайомитеся з критеріями вибору інструментів для різних сценаріїв
• Навчитесь аналізувати відмінності між традиційним та AIOps-підходом

Моніторинг IT-інфраструктури за допомогою AIOps

• Зрозумієте принципи роботи з метриками, подіями та системами сповіщень
• Ознайомитеся з інструментами Prometheus, Grafana, PagerDuty
• Навчитеся налаштовувати процес від збору метрик до алертингу
• Зрозумієте, як ML допомагає зменшити alert fatigue

Логування та управління інцидентами

• Зрозумієте роль логування в аналізі інцидентів
• Дізнаєтеся про різницю між класичним та AIOps-підходами
• Дізнаєтеся про основні інструменти для роботи з логами (Splunk, ELK)
• Навчитеся налаштовувати збір логів з різних джерел
• Зрозумієте відмінності класичного та AIOps-підходів у роботі з інцидентами
• Зрозумієте, як діагностувати збої системи за зібраними логами та автоматизувати створення інцидентів

Збір та аналіз великих обсягів даних в AIOps

• Зрозумієте особливості обробки великих обсягів IT-даних
• Ознайомитеся з технологіями Kafka, Spark, InfluxDB, VictoriaMetrics
• Навчитеся налаштовувати зберігання та виявлення аномалій у великому обсязі метрик
• Дізнаєтеся про підходи до прогнозування проблем (capacity planning, predictive maintenance)

Застосування AI/ML для автоматизації процесів

• Зрозумієте, які рутинні DevOps-завдання можна автоматизувати за допомогою AI/ML
• Ознайомитеся з підходами до класифікації інцидентів та оптимізації пайплайнів
• Навчитеся налаштовувати автоскейлінг та керувати ресурсами за допомогою AI-продуктів
• Зрозумієте, як AI допомагає оптимізувати витрати у хмарі

Інтеграція AIOps з DevOps та CI/CD

• Зрозумієте, як AIOps інтегрується у CI/CD процеси
• Дізнаєтеся про підходи до автоматичного відкочування релізів та Canary/Blue-Green deployment
• Навчитеся налаштовувати інструменти для аналізу та оптимізації пайплайнів

Хмарні технології та AIOps-інструменти

• Зрозумієте роль хмарних сервісів у масштабуванні та автоматизації
• Ознайомитеся з нативними інструментами AIOps в AWS, Azure, GCP
• Навчитеся налаштовувати моніторинг у хмарі за допомогою вбудованих сервісів

Інтеграція AIOps у реальні бізнес-процеси + Q&A

• Ознайомитеся з кейсами впровадження AIOps у компаніях Netflix, Uber, Spotify, Deutsche Bank
• Зрозумієте типові шаблони успіху та виклики впровадження

Побудова стійкої та масштабованої IT-інфраструктури

• Зрозумієте принципи побудови стійкої та масштабованої інфраструктури
• Ознайомитеся з практикою впровадження AIOps для лог-аналізу
• Навчитеся застосовувати автоматизацію для підвищення надійності системи

Управління ризиками та безпека за допомогою AIOps

• Зрозумієте, як AI допомагає у виявленні аномалій та загроз безпеки
• Ознайомитеся з підходами UEBA, SIEM, SOAR у поєднанні з AIOps
• Навчитеся будувати процеси моніторингу та автоматичного реагування на інциденти безпеки

Аналіз ефективності AIOps в управлінні IT-операціями

• Зрозумієте ключові метрики ефективності (MTTR, MTTD, SLA, ROI)
• Ознайомитеся з методами оцінки результатів впровадження AIOps
• Навчитеся визначати, які KPI найбільш важливі для бізнесу

Підсумки та подальші перспективи розвитку AIOps

• Ознайомитеся з актуальними трендами у сфері AIOps
• Зрозумієте напрямки розвитку (AI-асистенти, FinOps, безпека, самонавчання систем)
• Дізнаєтесь, як застосувати знання з курсу для майбутніх проєктів

Q&A

Захист курсових проєктів

Особливості курсу

• Допомога ментора
• Практика
• 25+ інструментів
• Курсовий проєкт
• Проєкт в портфоліо
• Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Віталій Козінський - Senior DevOps Engineer at SoftServe