Die Auswirkungen von AIOps und generativer KI auf die moderne Observability

David Hope

Direktor für Produktmarketing

Elastic

Bahubali Shetti

Senior Director, Product Marketing

Elastic

Erfahren Sie, wie AIOps und GAI eine Lösung anbieten, mit der der durch die modernen Anwendungen von heute erzeugte Schwall an Observability-Daten überwacht und analysiert werden kann. Wir zeigen Ihnen, wie AIOps und GAI Ihnen in Verbindung mit Observability-Plattformen dabei helfen können, resilientere Anwendungen zu liefern.

Wir fangen mit den Grundlagen von AIOps an, prüfen wichtige Anwendungsfälle in Observability und lernen, wie GAI und KI-Assistenten AIOps zukünftig verbessern werden. Außerdem befassen wir uns näher damit, wie Sie Ihre geschützten internen Daten in öffentliche Large Language Models (LLM) integrieren können, um bei der Problemdiagnose effektivere Hilfestellung zu erhalten. Zum Abschluss der Sitzung zeigen wir Ihnen Demos dazu, wie AIOps und GAI zur Verbesserung der operativen Resilienz Ihrer Anwendungen und der Leistung Ihrer Teams beitragen können.

Highlights

• Bedarf an AIOps in Observability
  • Architektur und Funktionen einer AIOps-Lösung
  • Auswirkungen von GAI auf AIOps
  • RAG und Verwendung privater Daten mit LLMs
• Wichtige AIOps-Anwendungsfälle
• Demo – AIOps für Observability
• Demo – Elastic AI Assistant

Weitere Ressource

• Webinar „Warum Sie AIOps als Teil Ihrer Observability-Strategie brauchen“