Spécialisation en observabilité et AIOps avec Dynatrace

Cours de spécialisation en observabilité et AIOps avec Dynatrace

La spécialisation Observabilité et AIOps est conçue pour les professionnels souhaitant piloter des stratégies d'observabilité, d'automatisation et d'opérations intelligentes. Elle couvre la corrélation des signaux, Kubernetes avancé, l'intelligence artificielle, l'automatisation et la sécurité des applications.

Ce programme est conçu pour un niveau expert, supérieur aux niveaux Associé et Professionnel, et couvre tout ce dont un consultant avancé a besoin pour gérer des environnements complexes, automatiser les opérations grâce à l'IA et permettre une observabilité de bout en bout dans les organisations modernes.

Formation virtuelle / téléformation - 185 heures - 100 % certifiante

Formation Dynatrace sur l'observabilité - AIOps - Supervision intelligente - Optimisation des performances numériques - Analyse en temps réel - Automatisation informatique - Formation à l'observabilité - Gestion proactive des systèmes

Objectifs de formation

• Concevoir des stratégies d'observabilité de bout en bout.
• Corréler les métriques, les journaux et les traces à l'aide de techniques avancées.
• Utilisez Davis AI pour la prédiction et l'analyse des causes profondes.
• Mettre en œuvre une observabilité avancée dans Kubernetes.
• Intégrer l'observabilité dans les pipelines CI/CD (portes de qualité).
• Automatisez vos opérations avec AutomationEngine.
• Détecter les vulnérabilités grâce à la sécurité des applications et à l'observabilité.
• Mettre en œuvre l'AIOps dans les environnements d'entreprise.

Adressé à

• Les ingénieurs en fiabilité des sites (SRE) qui cherchent à automatiser les opérations grâce à l'IA.
  
• Ingénieurs DevOps seniors spécialisés dans Kubernetes, le multicloud et les microservices complexes.
  
• Les architectes cloud et les architectes d'entreprise qui doivent définir des modèles d'observabilité globaux.
  
• Équipes d'ingénierie de grandes organisations qui exigent une observabilité à grande échelle.
  
• Des professionnels qui pilotent la stratégie d'observabilité, de résilience et de performance au sein de l'entreprise.
  
• Consultants experts en optimisation des systèmes, AIOps, sécurité des applications et automatisation.

Il s'agit du niveau expert, idéal pour ceux qui souhaitent mettre en œuvre l'observabilité d'entreprise, l'automatisation intelligente (AIOps), la qualité CI/CD et les stratégies de bout en bout.

Contenu du cours : Spécialisation en observabilité et AIOps avec Dynatrace

1. Fondements avancés de l'observabilité moderne

• Qu’est-ce que la véritable observabilité (au-delà de la simple surveillance) ?

• Modèle à « 3 signaux » contre modèle à « 5 signaux » :

  • Métrique

  • bûches

  • Traces

  • Topologies/entités

  • expérience utilisateur

• Comment Dynatrace s'intègre dans la pile d'observabilité moderne.

• Observabilité dans les systèmes distribués, les conteneurs et les microservices.

• Normes actuelles : OpenTelemetry, eBPF, W3C Trace Context.

2. Observabilité de la profondeur de la pile complète

Infrastructure

• Hôtes physiques et virtuels.

• Cloud hybride : AWS, Azure, GCP.

• Ressources gérées dans le cloud (RDS, App Service, Functions, Lambda…).

Applications

• Microservices distribués.

• Langues et instrumentation poussée.

• Identification des services, des dépendances et des flux.

• Chemins purs avancés dans les environnements natifs du cloud.

Conteneurs et Kubernetes

• Architectures d'observabilité Kubernetes natives.

• Surveillance au niveau de :

  • Nœuds

  • Capsules

  • Espaces de noms

  • Entrée

  • Plan de contrôle

• Intégration avec les sidecars, maillage de services (Istio/Linked).

• Découverte automatique avancée par Dynatrace OneAgent et eBPF.

3. Données d'observabilité : normalisation, enrichissement et corrélation

• Comment Dynatrace met automatiquement en corrélation les métriques, les journaux et les traces.

• Enrichissement avancé des journaux (analyse syntaxique, pipelines, métadonnées).

• Explorateur de données en mode avancé :

  • Dimensions, agrégations, filtres dynamiques.

  • DQL (Dynatrace Query Language), le cas échéant (SaaS/futur).

• Carnets de notes pour une analyse approfondie et une documentation interactive.

• Priorisation basée sur l'impact commercial et les SLO.

4. AIOps avec Dynatrace (Davis AI)

Moteur d'IA explicable

• Comment Davis identifie automatiquement les problèmes.

• Algorithmes de détection : causaux, topologiques, contextuels, comportementaux.

• Réduction réelle du bruit.

• Détection des anomalies basée sur le comportement, et non sur des seuils.

Analyse avancée des causes profondes

• Analyse approfondie des causes profondes dans les environnements distribués.

• Causes multiples et dépendances non évidentes.

• Identification des goulots d'étranglement dans les microservices/k8s.

• Analyse du « rayon d'explosion » pour comprendre l'impact.

Prédiction et prévention

• Indicateurs clés de performance prédictifs.

• Modèles comportementaux.

• Détection précoce de la dégradation.

5. AIOps + CI/CD : Intégration aux pipelines

• Tests de qualité automatisés avec observabilité.

• « Portes de qualité » basées sur les SLO et les indicateurs.

• Intégration avec les pipelines :

  • Azure DevOps

  • Actions GitHub

  • Jenkins

  • GitLab

• Automatisation des retours en arrière, des points de contrôle d'approbation et de l'analyse continue des performances.

6. Automatisation avancée avec Dynatrace AutomationEngine

• Introduction au moteur d'automatisation.

• Flux de travail intelligents grâce à l'IA.

• Automatisation des tâches opérationnelles :

  • Redémarrage des services

  • Mise à l'échelle automatique

  • Gestion des incidents

• Intégrations avec :

  • PagerDuty

  • ServiceNow

  • Slack / Teams

  • Webhooks

• L'observabilité comme plateforme d'automatisation des décisions.

7. Sécurité et observabilité (SecOps + AppSec)

• Vue complète de la sécurité des applications + observabilité.

• Détection des vulnérabilités en temps réel :

  • Log4Shell, Spring4Shell, etc.

• Analyse des bibliothèques et des dépendances.

• Protections d'exécution (de type RASP).

• Prioriser les vulnérabilités grâce à l'IA.

• Intégration avec le SIEM/SOAR d'entreprise.

8. Stratégies d'observabilité d'entreprise

• Comment concevoir une stratégie d'observabilité au niveau de l'entreprise.

• Lignes directrices pour l'intégration des équipes DevOps, SRE, SecOps et Cloud.

• Gouvernance des données et des équipements.

• Gestion avancée des accès et des autorisations.

• Observabilité multi-cluster, multi-cloud et multi-environnement.

• Migration vers un modèle DataOps + ObservabilityOps.

9. Cas d'utilisation avancés (entreprise et natif du cloud)

• Commerce électronique à fort trafic.

• Plateformes multicloud.

• Microservices bancaires/financiers.

• Informatique de périphérie et IoT.

• Systèmes critiques et à haute disponibilité.

• Observabilité des API d'entreprise.

• Performances en temps réel pour le streaming ou les jeux.

10. Laboratoires pratiques

• Déploiement d'une observabilité avancée dans un cluster Kubernetes.

• Configuration et enrichissement du pipeline de journalisation.

• Création de tableaux de bord multidimensionnels.

• Analyse RCA d'un problème grave simulé.

• Création d'un flux de travail automatisé avec des actions basées sur l'IA.

• Intégration de Dynatrace avec un pipeline CI/CD et des portes de qualité.

• Détection et priorisation des vulnérabilités.

Résultats attendus

À l'issue de cette spécialisation, l'étudiant sera capable de :

• Concevoir des architectures complètes d'observabilité et d'AIOps.

• Mettre en œuvre une observabilité avancée dans Kubernetes et les microservices.

• Corréler automatiquement les métriques, les journaux, les traces et les topologies.

• Utilisez Davis AI pour l'analyse des causes profondes et la prédiction.

• Automatisez vos opérations grâce à des flux de travail intelligents.

• Intégrez l'observabilité dans les pipelines DevOps et l'assurance qualité continue.

• Agir en tant qu'ingénieur SRE/Observabilité/Consultant AIOps de niveau senior.

*Nanfor n'est pas un centre Dynatrace officiel.

Prérequis

• Avoir suivi la formation Dynatrace Professional ou une formation équivalente.
• Expérience en architectures Kubernetes et microservices.
• Solides connaissances en informatique en nuage.
• Connaissance des langages de script et de l'automatisation.
• Connaissance des pipelines DevOps.

Langue

• Espagnol / Anglais