У нас вы можете посмотреть бесплатно Каждый DevOps-инженер должен знать AIOps [БЕСПЛАТНЫЕ ЛАБОРАТОРНЫЕ РАБОТЫ] или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
🧪Бесплатные лаборатории AIOps - https://kode.wiki/4lAkv4G Современные предприятия используют сотни микросервисов, генерирующих терабайты логов, метрик и событий каждый день. Традиционные ИТ-команды просто не могут масштабироваться, чтобы соответствовать этому объему, и именно здесь на помощь приходит AIOps. AIOps (AI Operations) использует искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации ИТ-операций, обнаружения аномалий, снижения усталости от оповещений и сокращения среднего времени восстановления (MTTR) с часов до минут. В этом видео мы разберем: ✅ Что такое AIOps и как он сокращает MTTR, снижает усталость от оповещений и автоматизирует ИТ-операции ✅ Как ИИ и машинное обучение обеспечивают анализ журналов в реальном времени, обнаружение аномалий и аудит безопасности ✅ Бесплатная практическая лаборатория AIOps, в которую вы можете войти и попрактиковаться самостоятельно (настройка не требуется) 🚨 Начните свой путь в ИИ с KodeKloud: https://kode.wiki/4qsrspX ⏱️ Временные метки: 00:00 - Введение в AIOps 00:55 - Как AIOps помогает ИТ-операциям 03:35 - Обзор бесплатных лабораторий 05:02 - Задание 1 - Ручной анализ журналов 05:38 - Задание 2 - Анализ журналов с помощью ИИ 06:43 - Задание 3 - Борьба с усталостью от оповещений 07:38 - Задание 4 - Обнаружение аномалий 08:48 - Задание 5 - Аудит безопасности Сканер 09:58 - Задание 6 - Специалист по реагированию на инциденты с использованием ИИ (итоговый проект) 11:20 - Ключевые выводы 🔬 Следите за выполнением практического задания здесь: https://kode.wiki/4lAkv4G #AIOps #AIOperations #DevOps #SRE #ITAutomation #MLOps #IncidentResponse #KodeKloud #GenerativeAI #CloudOps