Kursus Pelatihan AIOps Enterprise dengan Splunk, Moogsoft, dan Dynatrace

Pelatihan online langsung ini di Indonesia ditujukan khusus bagi para profesional observabilitas serta SRE yang ingin mengintegrasikan LLM dan teknologi AI ke dalam proses pemantauan, pengiriman peringatan, serta analisis insiden mereka.

AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Operasi IT) semakin banyak digunakan untuk memprediksi terjadinya insiden sebelum benar-benar terjadi serta mengotomatisasi proses analisis akar penyebab guna meminimalkan waktu henti sistem dan mempercepat penanganannya.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional IT tingkat lanjut yang ingin menerapkan analisis prediktif, mengotomatisasi proses perbaikan sistem, serta merancang alur kerja analisis akar penyebab yang cerdas dengan memanfaatkan berbagai alat AIOps dan model pembelajaran mesin.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Membangun serta melatih model pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola yang dapat memicu kegagalan sistem.
• Mengotomatisasi alur kerja analisis akar penyebab melalui korelasi data log dan metrik dari berbagai sumber.
• Mengintegrasikan proses pemberitahuan dan perbaikan sistem ke dalam platform yang sudah ada.
• Menyebarkan serta mengembangkan infrastruktur AIOps cerdas di lingkungan produksi.

Bentuk Pelatihan

• Diskusi dan ceramah interaktif.
• Banyak latihan praktik untuk memperdalam pemahaman.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium nyata.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk mengatur pelatihan sesuai kebutuhan spesifik Anda, silakan hubungi kami.

AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Operasi IT) adalah pendekatan yang memanfaatkan teknik pembelajaran mesin serta analisis data untuk mengotomatisasi dan meningkatkan efisiensi operasional TI, khususnya dalam bidang pemantauan, deteksi insiden, serta penanganannya.

Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah di bidang operasi IT yang ingin menerapkan teknik AIOps untuk menggabungkan berbagai metrik dan log, mengurangi kebisingan pemberitahuan, serta meningkatkan kemampuan observabilitas melalui otomatisasi cerdas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip-prinsip serta arsitektur platform AIOps.
• Menggabungkan data dari log, metrik, dan jejak aktivitas untuk mengidentifikasi akar masalah.
• Mengurangi kelebihan pemberitahuan dengan cara penyaringan cerdas serta pengendalian gangguan sinyal.
• Memanfaatkan alat open-source maupun komersial untuk melakukan pemantauan dan merespons insiden secara otomatis.

Bentuk Pelaksanaan Pelatihan

• Kuliah interaktif disertai diskusi.
• Banyak latihan praktis untuk mengasah pemahaman.
• Penerapan langsung dalam lingkungan laboratorium virtual.

Opsi Kustomisasi Pelatihan

• Untuk mengatur pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami.

Membangun pipeline AIOps yang menggunakan seluruhnya alat open source memungkinkan tim untuk merancang solusi yang efisien dan fleksibel dalam hal observabilitas, deteksi anomali, serta peringatan cerdas di lingkungan produksi.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara daring maupun tatap muka, dan ditujukan bagi para insinyur tingkat lanjut yang ingin merancang serta mengimplementasikan pipeline AIOps terintegrasi dengan menggunakan alat-alat seperti Prometheus, ELK, Grafana, serta model ML kustom.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Merancang arsitektur AIOps dengan memanfaatkan komponen open source semata.
• Mengumpulkan dan menormalisasi data dari log, metrik, serta jejak sistem.
• Menerapkan model ML untuk mendeteksi anomali maupun memprediksi terjadinya insiden.
• Mengotomatisasi sistem peringatan serta tindakan penanggulangan menggunakan alat open source.

Bentuk Pelaksanaan Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi aktif.
• Banyak latihan praktik untuk meningkatkan pemahaman.
• Implementasi langsung di lingkungan laboratorium virtual.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk mengajukan permintaan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami.

Pelatihan online langsung ini di Indonesia ditujukan bagi para insinyur SRE dan DevOps yang ingin merancang, membangun, serta menerapkan Agen AI secara aman untuk operasi IT otomatis.

Prometheus dan Grafana merupakan alat yang sangat populer untuk keperluan observabilitas dalam infrastruktur modern. Machine learning juga turut memperkaya kemampuan kedua alat ini dengan memberikan wawasan prediktif serta cerdas guna mengotomatisasi pengambilan keputusan operasional.

Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional observabilitas tingkat menengah yang ingin memodernisasi infrastruktur pemantauan mereka melalui penerapan praktik AIOps dengan bantuan Prometheus, Grafana, serta teknik-teknik machine learning.

Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:

• Mengonfigurasi Prometheus dan Grafana untuk keperluan observabilitas pada berbagai sistem serta layanan.
• Mengumpulkan, menyimpan, serta memvisualisasikan data time series yang berkualitas tinggi.
• Menerapkan model machine learning untuk mendeteksi anomali serta melakukan peramalan.
• Membuat aturan peringatan cerdas yang didasarkan pada wawasan prediktif.

Format Pelatihan

• Kuliah interaktif serta diskusi.
• Banyak latihan dan praktik langsung.
• Implementasi nyata dalam lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan

• Jika Anda ingin permintaan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami untuk mengatur detailnya.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur ML serta tim platform yang perlu menyusun alur kerja operasional tangguh untuk aplikasi berbasis LLM dalam skala besar.

Pelatihan langsung tatap muka ini di Indonesia diselenggarakan secara online atau tatap muka, dan ditujukan bagi para insinyur keamanan serta ML yang ingin mengenali, menguji, serta mempertahankan sistem mereka dari berbagai serangan terhadap model AI.