運用AI代理的自主運作培訓

本課程為在台灣舉辦、有導師指導的實戰培訓（線上或線下），主要面向希望將LLM和AI整合至監控、警報處理及事件分析工作流程的可觀測性工程師和SRE工程師。

AIOps（IT運作的AI）正被廣泛用於在事件發生前進行預測，並自動化根因分析（RCA），以減少停機時間並加快解決速度。

此為由講師帶領的現場培訓（線上或線下），目標對象為希望使用 AIOps 工具和機器學習模型來實現預測性分析、自動化修復及設計智能 RCA 工作流的高階 IT 專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 建構和訓練 ML 模型，以檢測導致系統故障的模式。
• 基於多來源日誌與指標的關聯性，自動化 RCA 工作流。
• 將警報與修復流程整合至現有平台。
• 在生產環境中部署並擴展智能 AIOps 管線。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 在即時實驗室環境中的實作環節。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

AIOps（IT營運的人工智慧）是一種運用機器學習和分析技術，自動化並改善IT營運的實踐方法，特別是在監控、事件偵測與應變等領域。

本課程由講師帶領進行即時培訓（線上或線下），適合具備中階技能的IT營運專業人員，協助您運用AIOps技術關聯指標與日誌數據，降低告警雜訊，並透過智慧自動化提升可觀察性。

完成本課程後，學員將能夠：

• 了解AIOps平台的核心原則與架構。
• 關聯日誌、指標與追蹤資料，以找出根本原因。
• 透過智慧過濾與雜訊抑制，減少告警疲勞。
• 運用開源或商業工具，自動化監控與事件應變流程。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作。
• 於即時實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需為本課程安排客製化培訓，請與我們聯繫。

AIOps 管線完全採用開源工具建置，讓團隊能夠設計具成本效益且靈活的解決方案，用於生產環境中的可觀測性、異常檢測與智能警報。

此課程由講師帶領並提供實作訓練（線上或線下），主要對象為希望使用 Prometheus、ELK、Grafana 以及自訂機器學習模型等工具來建置並部署端到端 AIOps 管線的進階工程師。

完成本課程後，學員將能夠：

• 僅利用開源元件設計 AIOps 架構。
• 收集並標準化來自日誌、指標和追蹤的數據。
• 應用機器學習模型檢測異常並預測事件。
• 使用開源工具自動化警報與修復流程。

課程格式

• 互動式講座與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需為本課程申請客製化培訓，請聯絡我們安排。

Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 等企業級 AIOps 平台提供強大功能，可在大規模 IT 環境中檢測異常、關聯警報並自動化響應。

此類培訓由講師現場授課（可線上或線下進行），適合希望將 AIOps 工具整合至現有可觀測性堆疊及營運工作流的初階以上企業 IT 團隊。

完成此培訓後，學員將能夠：

• 配置並整合 Splunk、Moogsoft 和 Dynatrace 到統一的 AIOps 架構中。
• 使用 AI 驅動的分析技術，在分散式系統中關聯指標、日誌與事件。
• 透過內建與自訂工作流，自動化事故檢測、優先級排序與響應流程。
• 優化效能，降低 MTTR（平均修復時間），提升企業規模下的營運效率。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量練習與實作環節。
• 於即時實驗室環境中進行實作演練。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們安排事宜。

Prometheus 和 Grafana 是現代基礎設施中廣泛採用的可觀察性工具，而機器學習則通過預測性和智能洞察來增強這些工具，從而自動化運營決策。

本講師主導的實時培訓（線上或線下）旨在幫助初級以上的可觀察性專業人士，通過整合使用 Prometheus、Grafana 和 ML 技術實施 AIOps 實踐，實現監控基礎設施的現代化。

完成本課程後，學員將能夠：

• 配置 Prometheus 和 Grafana，以實現跨系統和服務的可觀察性。
• 收集、存儲和可視化高質量的時間序列數據。
• 應用機器學習模型進行異常檢測和預測。
• 基於預測洞察構建智能告警規則。

課程格式

• 互動式授課與討論。
• 大量的練習與實操。
• 在實時實驗環境中進行動手實施。

課程定製選項

• 如需為本課程申請定製培訓，請聯繫我們以安排。

本培訓在台灣地區提供（線上或線下），由導師主導，針對需要建構規模化、健壯營運管道的ML工程師與平台團隊。

此由講師主導的現場培訓在台灣（線上或線下）進行，旨在幫助安全工程師和ML工程師識別、測試並防禦對ML模型和LLM驅動應用程序的攻擊。