Utiliser l'IA/ML pour favoriser l'excellence opérationnelle : Clés de l'optimisation AWS - Épisode 4

Aperçu

Découvrez comment exploiter les capacités d'IA/ML d'Amazon CloudWatch pour améliorer l'analyse de télémétrie et la surveillance des applications, en acquérant des informations opérationnelles plus approfondies grâce à des investigations basées sur les données.

Programme

• Introduction à l'IA/ML dans AWS pour l'excellence opérationnelle
Aperçu des capacités IA/ML dans les environnements cloud
Le rôle de l'IA/ML dans l'amélioration de l'excellence opérationnelle
• Comprendre Amazon CloudWatch
Introduction à Amazon CloudWatch
Fonctionnalités clés et caractéristiques
• Capacités IA/ML dans Amazon CloudWatch
Utilisation de l'IA/ML pour l'analyse de télémétrie
Modèles d'apprentissage automatique dans CloudWatch
Automatisation de la détection des anomalies et gestion des alertes
• Amélioration de la surveillance des applications
Configuration de la surveillance des performances et des erreurs
Exploiter l'IA/ML pour les informations sur la santé des applications
Études de cas : CloudWatch en action
• Investigations basées sur les données
Techniques pour des aperçus opérationnels approfondis
Utilisation de l'IA/ML pour l'analyse des causes profondes
Tableaux de bord interactifs et visualisations
• Bonnes pratiques pour l'optimisation AWS
Meilleures pratiques opérationnelles avec l'IA/ML
Stratégies d'optimisation des coûts avec CloudWatch
Considérations de sécurité et de conformité
• Exercices pratiques et laboratoires pratiques
Configuration de CloudWatch avec des capacités IA/ML
Analyses de scénarios réels
Flux de travail de surveillance et de réponse
• Conclusion et tendances futures
Résumé des principaux apprentissages
Tendances émergentes dans l'IA/ML pour les opérations cloud
Ressources pour l'étude et le développement futurs

---

Sujets

Programmation