Xem thêm: Azure Monitor

Nhu cầu công việc AI đòi hỏi môi trường bền vững và quan sát được để chạy hiệu quả. Để giữ cho các hệ thống này khỏe mạnh, người quản lý đám mây phải hiểu cách theo dõi sức khỏe hệ thống, phân tích các bản ghi và phản ứng với các vấn đề trước khi chúng ảnh hưởng đến hiệu suất. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của khả năng quan sát đám mây hiện đại. Bạn sẽ học cách thu thập các chỉ số quan trọng, phân tích hành vi hệ thống, và thiết lập các hệ thống cảnh báo mạnh mẽ được thiết kế đặc biệt cho cơ sở hạ tầng AI. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm quan sát đám mây cốt lõi, các loại telemetry và kiến trúc giám sát. - Cấu hình bộ sưu tập chỉ số và thiết kế bảng điều khiển chức năng để hình dung sức khỏe hệ thống. - Viết truy vấn KQL (Kusto Query Language) để phân tích dữ liệu log phức tạp và thực hiện phân tích nguyên nhân gốc. - Thiết lập cảnh báo và quy tắc xử lý để tự động phát hiện bất thường và thông báo cho các thành viên nhóm. - Ứng dụng các thực tiễn quan sát hiện đại để theo dõi tiêu thụ tài nguyên cho AI và công việc học máy. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa giám sát cơ bản trước khi chuyển sang truy vấn log thực tế, tạo bảng điều khiển và cấu hình cảnh báo. Bạn sẽ tiến bộ qua các giải thích bằng văn bản và các kịch bản khái niệm xây dựng kỹ năng giải quyết vấn đề thực tế. Lớp học này được thiết kế cho các quản trị viên đám mây mới, kỹ sư hệ thống và chuyên gia IT mới đến khả năng quan sát đám mờ, không cần kinh nghiệm giám sát trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng một nền tảng đáng tin cậy cho việc giám sát cơ sở hạ tầng AI hiện đại.