Мониторинг инфраструктуры с поддержкой искусственного интеллекта с помощью Azure Monitor

Для эффективной работы рабочих нагрузок ИИ требуются высокоустойчивые и наблюдаемые среды. Чтобы поддерживать работоспособность этих систем, администраторы облака должны понимать, как отслеживать работо способность системы, анализировать журналы и реагировать на проблемы, прежде чем они повлияют на производительность. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия современной облачной наблюдаемости. Вы узнаете, как собирать важные показатели, анализировать поведение системы и создавать надежные системы оповещения, специально разработанные для инфраструктуры, готовой к использованию искусственного интеллекта. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций наблюдаемости облака, типов телеметрии и архитектуры мониторинга. - Настроить сбор метрик и разработать функциональные панели для визуализации работоспособности системы. - Написать KQL (Kusto Query Language) запросы для анализа сложных данных журнала и выполнить анализ коренных причин. - Настройка оповещений и правил обработки для автоматического обнаружения аномалий и уведомления членов команды. - Применять современные методы наблюдения для отслеживания потребления ресурсов для рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения. Курс начинается с основных определений мониторинга, а затем переходит к практическим вопросам, связанным с запросами журналов, созданием панелей и настройкой оповещений. Вы пройдете письменные объяснения и концептуальные сценарии, которые построят реальные навыки устранения неполадок. Этот курс предназначен для начинающих администраторов облачных систем, системных инженеров и ИТ-специалистов, не знакомых с облачной наблюдаемостью, без предварительного опыта мониторинга. Начните читать сегодня, чтобы создать надежную основу для мониторинга современной инфраструктуры ИИ.