AIOps Foundation Certification - Artificial Intelligence for IT Operations - Live Online (Inklusive Exam)

AIOps Foundation Zertifizierung – Künstliche Intelligenz für IT-Betrieb – Live-Online-Schulung (inkl. Prüfung)

AIOps steht für „Artificial Intelligence for IT Operations“ – also Künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb. Es handelt sich dabei um Plattformen, die maschinelles Lernen (ML) und Analytik nutzen, um IT-Prozesse zu automatisieren. AIOps verarbeitet Big Data aus betrieblichen Systemen und ist in der Lage, Probleme sofort zu erkennen und darauf zu reagieren.

Was ist der Unterschied zwischen KI und AIOps?
AIOps bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Verwaltung der IT-Infrastruktur. Kritische Aufgaben wie Performance-Monitoring, Zeitplanung von Arbeitslasten und Datensicherung werden automatisiert.

Die AIOps Foundation Zertifizierung vermittelt das notwendige Wissen, um sich in der komplexen Welt cloud-nativer Anwendungen zurechtzufinden und künstliche Intelligenz im IT-Betrieb wirkungsvoll einzusetzen.

AIOps Foundation®

Die AIOps Foundation® ist ein zweitägiger Trainingskurs, der die Ursprünge von AIOps abdeckt. Teilnehmende lernen, wie Big Data-Analytik, maschinelles Lernen, Automatisierung und Optimierung in einer Plattform kombiniert werden können.

Der Kurs bereitet gezielt auf die AIOps Foundation Zertifizierungsprüfung vor.

Kursbeschreibung

Der AIOps Foundation Kurs führt in die grundlegenden Prinzipien und Konzepte von AIOps ein, darunter die Kerntechnologien Big Data und Machine Learning. Die Teilnehmenden erhalten ein Verständnis dafür, wie digitale Transformation und die Entwicklung des maschinellen Lernens zur Entstehung von AIOps als unverzichtbarem Werkzeug im modernen IT-Betrieb geführt haben.

Besprochen werden:

• Kerntechnologien von ML und Big Data

• Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Unterschiedliche ML-Modelle

• Beziehungen zwischen AIOps, MLOps, DevOps und Site Reliability Engineering (SRE)

Weitere Inhalte:

• Vorteile der AIOps-Implementierung

• Häufige Herausforderungen

• Erfolgsfaktoren für die Integration von KI in IT-Prozesse

• Praktische Übungen, Beispieldokumente, Vorlagen, Tools und Techniken

Lernziele

Während des Kurses lernen Sie:

• Die Geschichte und aktuelle Entwicklungen von AIOps

• Grundbegriffe und Prinzipien verstehen und definieren

• Konzepte von Big Data und KI und deren Zusammenhang mit AIOps

• Beziehung zwischen AIOps und MLOps erkennen

• Nutzen und Wirksamkeit von AIOps bewerten

• Notwendige Veränderungen in Denkweise, Zusammenarbeit und Kompetenzen für AIOps erkennen

• Ergebnisse mit standardisierten Metriken quantifizieren

• Herausforderungen und Chancen bei der AIOps-Einführung verstehen

• Trends und ethische Fragen bei AIOps-Projekten erkennen

Wichtige Merkmale

• Kurs und Unterlagen auf Englisch

• Für Einsteiger geeignet

• 2-tägiger AIOps Foundation Kurs mit autorisiertem DevOps®-Trainer (je 8 Stunden)

• Lizenzierte Kursmaterialien des DevOps Institute (Teil der PeopleCert-Gruppe):

  • Lernhandbuch (ideal zur Nachbereitung)

  • Vorlagen, Tools, Glossar, Musterprüfung

• Teilnahmezertifikat

• Prüfungs-Voucher für die AIOps Foundation Zertifizierung

• Zugang zu Zusatzressourcen und Communitys

Methoden:

• Multimediale Präsentationen, Gruppenübungen, Diskussionen, Praxisworkshops, Fallstudien, Online-Probetests

Zielgruppe

Die AIOps Foundation Zertifizierung richtet sich an IT-Fachkräfte, die AIOps in ihrer Organisation einführen oder verstehen wollen, darunter:

• IT-Betriebsteams (Systemverfügbarkeit, Incident Response)

• Site Reliability Engineers (SREs)

• DevOps Engineers

• IT-Manager und Direktoren

• KI- und ML-Spezialisten

• Cloud- und Infrastruktur-Engineers

Voraussetzungen

Es sind keine speziellen Voraussetzungen notwendig. Grundlegendes IT-Wissen und Berufserfahrung im IT-Umfeld sind jedoch hilfreich.

Lizenzierung und Akkreditierung

Der AIOps Foundation Kurs wird von AVC unter der Akkreditierung des DevOps Institute (Teil der PeopleCert Group) angeboten und erfüllt alle Anforderungen gemäß Partnervertrag.

Kursagenda

Einführung
Modul 1: AIOps Foundation

• Geschichte und Vorgänger

• Bedeutung von AIOps

• Unterschied zu IT Operations Analytics

• Grundkonzepte und Technologien

• Phasen eines AIOps-Systems

• Überschneidende Praktiken

Modul 2: AIOps in der Organisation

• Treiber und Einflussfaktoren

• Verbindung zu DevOps, SRE und Security

• Systemkomplexität und Telemetrie

• Neues Paradigma zur Systemzustandsbewertung

Modul 3: Daten-Grundlagen

• Was ist Big Data?

• Die fünf V’s von Big Data

• Datenquellen und -typen

Modul 4: Machine Learning (ML)

• KI vs. ML

• Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen

• Analytics vs. ML

• Trainingsmodelle

• AIOps und Zukunft der KI

Modul 5: Betriebsmetriken

• Relevante Metriken

• SLAs, SLOs, KPIs

• MTTD, MTBF, MTTA, MTTR

Modul 6: Anwendungsfälle und Mindset

• Vom Reaktiven zum Proaktiven

• Deterministisch vs. Probabilistisch

• Vergangenheitsanalyse und Zukunftsprognosen

Modul 7: Auswirkungen bewerten

• AIOps, DevOps und SRE

• Genauigkeit von KI verbessern

• Sichtbarkeit im System

• Auswirkungen auf Betriebsmetriken

• DORA-Metriken

Modul 8: AIOps implementieren

• Häufige Fehler vermeiden

• Ethik und Datenschutz

• Umsetzungswege und Kultur

• Bias im ML

• Qualität der Daten

Prüfungsvorbereitung und Kurszusammenfassung

Zertifizierungsprüfung

• Veranstalter: DevOps Institute (PeopleCert Group)

• Sprache: Englisch

• Format: Multiple Choice (webbasiert)

• Zugang: Über PeopleCert Plattform nach Kursabschluss

• Fragen: 40

• Bestehensgrenze: 26 Punkte (65 %)

• Dauer: 60 Minuten

• Buch: Offenes Buch erlaubt

• Gültigkeit: 3 Jahre

FAQ zu AIOps

Was passiert, wenn ich eine Live-Sitzung verpasse?
Das kann dazu führen, dass Sie keinen Prüfungsvoucher erhalten. Bitte informieren Sie uns mindestens zwei Wochen im Voraus, wenn Sie umplanen müssen. Eine Umbuchung kann nicht immer garantiert werden.

Was ist AIOps und warum ist es wichtig?
AIOps nutzt maschinelles Lernen und Datenanalytik zur Automatisierung und Verbesserung von IT-Prozessen. Es hilft beim Echtzeit-Management großer Datenmengen, reduziert manuellen Aufwand und erhöht die Effizienz.

Wie verbessert AIOps Anomalie-Erkennung und Ursachenanalyse?
Durch fortschrittliche Algorithmen werden Probleme frühzeitig erkannt und automatisch analysiert, was die Problembehebung beschleunigt.

Kann AIOps die Nutzererfahrung verbessern?
Ja, da Probleme früh erkannt und behoben werden, entstehen weniger Störungen. Das sorgt für reibungslosere Abläufe und zufriedene Nutzer.

Wie reduziert AIOps den Bedarf an menschlichem Eingreifen?
Routineaufgaben wie Monitoring und Troubleshooting werden automatisiert. IT-Teams können sich dadurch auf strategischere Aufgaben konzentrieren.