Webinar: Mit AIOps und Observability zum proaktiven IT-Betrieb
Im Webinar erfährst du anhand von Use Cases, wie AIOps und Observability Machine Learning nutzen, um IT-Probleme zu antizipieren, zu lösen und Prozesse zu automatisieren. Jetzt Aufzeichnung anschauen.
Key Learnings
- Einführung in den AIOps-Ansatz
- Machine Learning und Big Data als wichtige Bausteine von AIOPs
- Was es bedeutet Systeme «observable» zu machen
- Erhöhung der Systemresilienz mit Chaos Engineering und AIOps
- Umsetzungs-Tipps für deine Organisation
Inhalt
Wenn etwas schiefgeht, dann anders, als wir denken. Das gilt in der heutigen Welt mehr denn je. Die IT ist geprägt von verteilten, komplexen Systemen mit riesigen Datenmengen und teilweise unvorhersehbaren Benutzerinnen und Benutzern. Klassische, deterministische Systeme, wie im Monitoring, stossen hier schnell an ihre Grenzen.
Moderne Ansätze wie AIOps («Artificial Intelligence for Operations») und Observability eröffnen hier völlig neue Möglichkeiten. Erfahre im Webinar mit Experte Alex Lichtenberger, wie du durch den Einsatz von Machine Learning und der Überwindung von Datensilos Problemen proaktiv und schneller begegnest und ineffiziente Workflows automatisierst. Profitiere zudem von spannenden Use Case und praktischen Tipps zur Implementation.
Über Alex Lichtenberger
Alex Lichtenberger ist in seiner täglichen Arbeit ein passionierter DevOps, Agile & AI Professional. Agilität hört bei ihm nicht in der IT-Entwicklung auf, sondern funktioniert nur dann, wenn zwischen Business, IT-Entwicklung und Betrieb eine Brücke geschlagen und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung etabliert werden kann. Alex hat bereits mehrere Lösungen mit AI entwickelt, unter anderem als Mitbegründer eines Startups im Bereich der Verschleisserkennung.
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