Aiops Práctico: Guía de mejores prácticas para implementar Aiops

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Título original:

Hands-On Aiops: Best Practices Guide to Implementing Aiops

Contenido del libro:

Bienvenido a su guía práctica de inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps). Este libro proporciona una cobertura en profundidad, incluyendo operaciones y aspectos técnicos. Se explican los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI) que forman el núcleo de AIOps, así como la implementación de múltiples casos de uso de AIOps mediante algoritmos ML.

El libro comienza con una visión general de AIOps, cubriendo su relevancia y beneficios en el panorama actual de las operaciones de TI. Los autores discuten la evolución de AIOps, su arquitectura, tecnologías, desafíos de AIOps y varios casos de uso prácticos para implementar AIOps de manera eficiente y mejorarla continuamente. El libro proporciona una guía detallada sobre el papel de AIOps en los modelos de ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE) y DevOps, y explica cómo AIOps habilita los principios clave de SRE.

El libro proporciona las mejores prácticas listas para usar para implementar AIOps en una empresa. Se explica cada componente de AIOps y ML utilizando código Python y plantillas y muestra cómo se puede utilizar ML para ofrecer casos de uso de AIOps para operaciones de TI.

Lo que aprenderá

⬤ Saber qué es AIOps y las tecnologías involucradas.

⬤ Comprender la relevancia de AIOps a través de casos de uso.

⬤ Comprender la habilitación de AIOps en SRE y DevOps.

⬤ Comprender las tecnologías y algoritmos de IA y ML.

⬤ Utilizar algoritmos para implementar casos de uso de AIOps.

⬤ Utilizar las mejores prácticas y procesos para establecer prácticas de AIOps en una empresa.

⬤ Conocer los fundamentos de ML y aprendizaje profundo.

⬤ Estudiar un caso de uso práctico sobre desduplicación en AIOps.

⬤ Utilizar técnicas de regresión para baselining automatizado.

⬤ Utilizar técnicas de detección de anomalías en AIOps.

A quién va dirigido este libro

Entusiastas de AIOps, consultores de monitorización y gestión, ingenieros de observabilidad, ingenieros de fiabilidad de sitios, arquitectos de infraestructura, consultores de monitorización de nube, expertos en gestión de servicios, arquitectos de DevOps, ingenieros de DevOps y expertos en DevSecOps.