Descripción
Le damos la bienvenida a su guía práctica sobre inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps). Este libro proporciona una cobertura en profundidad, que incluye aspectos operativos y 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 utilizando algoritmos de 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 mejorarlo continuamente. El libro proporciona una guía detallada sobre el papel de AIOps en la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) y los modelos de 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. Cada componente de AIOps y ML utilizando código y plantillas de Python se explica y muestra cómo se puede usar ML para ofrecer casos de uso de AIOps para operaciones de TI.
- Sepa qué es AIOps y las tecnologías involucradas
- Comprenda la relevancia de AIOps a través de casos de uso
- Comprenda la habilitación de AIOps en SRE y DevOps
- Comprenda las tecnologías y algoritmos de AI y ML
- Utilice algoritmos para implementar casos de uso de AIOps
- Utilice las mejores prácticas y procesos para establecer prácticas de AIOps en una empresa
- Conozca los fundamentos de ML y el aprendizaje profundo
- Estudie un caso de uso práctico sobre la deduplicación en AIOps
- Utilice técnicas de regresión para la línea base automatizada
- Utilice técnicas de detección de anomalías en AIOps
Para quién es este libro
Entusiastas de AIOps, consultores de monitoreo y gestión, ingenieros de observabilidad, ingenieros de confiabilidad del sitio, arquitectos de infraestructura, consultores de monitoreo en la nube, expertos en gestión de servicios, arquitectos de DevOps, ingenieros de DevOps y expertos en DevSecOps
Autor: Navin Sabharwal, Gaurav Bhardwaj
Editorial: Apress
Publicado: 21/07/2022
Páginas: 243
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.84 lbs
Tamaño: 9.21h x 6.14w x 0.56d
ISBN13: 9781484282663
ISBN10: 1484282663
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | General
- Informática | Lenguajes | Python
Sobre el autor
Navin Sabharwal es actualmente Arquitecto Jefe y Director de Estrategia para Autonomía, llamado "DRYiCE" en HCL Technologies. Es responsable de la innovación, preventa y entrega de plataformas de autonomía galardonadas para HCL Technologies. Navin es un innovador, líder de opinión, autor y consultor en las áreas de IA y aprendizaje automático (ML), observabilidad, AIOps, DevOps, DevSecOps, ingeniería e I+D. Es responsable del desarrollo de IP y la prestación de servicios en las áreas de IA y ML, productos de automatización, computación en la nube, nube pública AWS, Microsoft Azure, nube privada VMWare, nube privada Microsoft, automatización de centros de datos, análisis para operaciones de TI y gestión de servicios de TI.
Gaurav Bhardwaj es un profesional de TI experimentado y evangelista tecnológico con experiencia en garantía de servicios, computación en la nube, desarrollo de productos de software basados en IA/ML, ingeniería y análisis de datos. Tiene experiencia internacional en el desarrollo y ejecución de estrategias y soluciones de automatización de TI que se alinean con los objetivos comerciales, así como en la dirección de servicios multimillonarios a nivel mundial. Gaurav tiene un historial probado de logros en roles de arquitecto empresarial y consultor para compromisos globales grandes y complejos (incluye múltiples empresas Fortune 500) aprovechando la automatización como pivote para el desarrollo comercial, así como para la transformación de entornos/plataformas heredados en entornos de TI de próxima generación impulsados por aplicaciones nativas de la nube y en contenedores, SDI y metodologías AIOps y DevOps.