IA générative et Data Mesh : transformer l'observabilité à l'ère du Edge-to-Cloud

Aperçu

Explorez comment l'IA générative et l'architecture Data Mesh révolutionnent l'observabilité des entreprises, permettant une détection avancée des anomalies, une analyse automatisée des causes premières et des insights axés sur le domaine à travers les systèmes edge-to-cloud.

Programme

- Introduction à l'IA Générative et au Data Mesh -- Aperçu de l'IA Générative et de ses applications -- Comprendre l'architecture du Data Mesh - Observabilité d'Entreprise à l'Ère du Edge-to-Cloud -- Définition et importance de l'observabilité -- Défis dans les systèmes edge-to-cloud - IA Générative pour la Détection Avancée d'Anomalies -- Types d'anomalies dans les flux de données -- Modèles génératifs pour la détection d'anomalies -- Études de cas et applications concrètes - Analyse de la Cause Racine Automatisée avec l'IA Générative -- Techniques pour l'analyse de cause racine -- Rôle de l'IA dans l'automatisation du diagnostic -- Mise en œuvre de workflows d'enquête pilotés par l'IA - Architecture de Data Mesh dans l'Observabilité -- Principes clés du Data Mesh -- Propriété et gestion décentralisées des données -- Les données en tant que produit en observabilité - Perspectives Axées sur le Domaine et Produits de Données -- Création de produits de données pour des domaines spécifiques -- Exploiter l'expertise du domaine dans les modèles d'IA -- Améliorer l'observabilité grâce à des perspectives axées sur le domaine - Intégration de l'IA Générative et du Data Mesh -- Synergies entre l'IA Générative et le Data Mesh -- Concevoir une stratégie d'observabilité unifiée -- Meilleures pratiques pour l'intégration - Tendances Futures et Défis -- Technologies émergentes en observabilité -- Considérations éthiques et opérationnelles -- Préparer l'innovation et la scalabilité futures - Sessions Pratiques et Études de Cas -- Exercices pratiques avec des modèles génératifs -- Développer une architecture de data mesh pour l'observabilité -- Études de cas industrielles et leçons apprises - Conclusion et Ressources Supplémentaires -- Résumé des points clés appris -- Lectures et outils recommandés -- Opportunités pour des études et recherches supplémentaires.

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