Yapay Zeka ile Veri Merkezleri ve Altyapı Yönetimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, veri merkezi ve BT altyapısı ekiplerinin telemetri verisini yapay zeka ile işleyerek arızaları öngörmesi, olay gürültüsünü azaltması, kapasite ve enerji kullanımını optimize etmesi için tasarlanmış kapsamlı bir uzmanlık programıdır. Katılımcılar yüksek yoğunluklu GPU altyapısının gereksinimlerini de öğrenerek kendi AIOps dönüşüm yol haritalarını hazırlar.

Neden Bu Eğitim?

Öngörücü Operasyon. Disk, UPS, soğutma ve GPU arızalarını belirti vermeden önce yakalayan modellerle plansız kesintileri azaltın.

Gürültüsüz Olay Yönetimi. Binlerce alarmı ilişkilendirip kök nedene indirgeyen AIOps yaklaşımıyla operasyon ekiplerinin yükünü hafifletin.

Enerji ve Kapasite. Soğutma, güç ve iş yükü yerleşimini veriye dayalı optimize ederek maliyeti ve karbon ayak izini kontrol altına alın.

“Geleceğin veri merkezleri yalnızca yapay zekayı barındırmayacak, kendi işletimini de yapay zekayla sürekli iyileştirecek.”

Ön Koşullar

Altyapı Deneyimi — Veri merkezi, sunucu, ağ, depolama veya tesis altyapısı işletiminde en az temel deneyim.
Temel Python — Python ile betik çalıştırma ve pandas ile tablo verisi okuma düzeyinde temel bilgi.
İzleme Araçları — Zabbix, Prometheus, DCIM veya benzeri bir izleme ve alarm aracını kullanmış olmak.
Çalışma Ortamı — Python 3 ve Jupyter kurulu bir bilgisayar veya tarayıcıdan bulut not defteri erişimi.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiYZ iş yüklerinin veri merkezine getirdiği güç, soğutma ve ağ gereksinimlerini kavramak, ilgili standartları tanımak ve GPU kümesi barındırma kararlarını değerlendirmek.

Modül 1

Yapay Zeka Çağında Veri Merkezi Dönüşümü

Geleneksel sanal sunucu ile GPU iş yükü farkları
Raf yoğunluğundaki artış ve tesis tasarımına etkisi
Kurum içi, kolokasyon, bulut ve uç veri merkezleri
Operasyon ekiplerinde değişen roller ve beceriler
Veri merkezi yönetiminde yapay zeka kullanım alanları
Vaka: Mevcut salona YZ kümesi ekleme talebi

Modül 2

Güç ve Soğutma Altyapısının Temelleri

Enerji zinciri: trafo, UPS, jeneratör, PDU
Yedeklilik modelleri: N, N+1 ve 2N yaklaşımları
Hava soğutma, sıcak-soğuk koridor ve yalıtım
ASHRAE termal yönergeleri ve çalışma aralıkları
Doğrudan çipe sıvı soğutma ve daldırma soğutma
Uygulama: Salon için güç ve soğutma bütçesi

Modül 3

Standartlar ve Verimlilik Metrikleri

TIA-942 ve EN 50600 veri merkezi standartları
Uptime Institute Tier sınıflandırma yaklaşımı
ISO/IEC 30134 serisi: PUE, WUE ve CUE metrikleri
AB Enerji Verimliliği Direktifi raporlama yükümlülüğü
ISO 50001 ile enerji yönetim sistemi
Atölye: Tesis verimlilik göstergelerinin yorumlanması

Modül 4

GPU Kümesi Barındırma Gereksinimleri

Yüksek yoğunluklu raflarda güç ve ağırlık sınırları
Sıvı soğutmaya geçişte tesis dönüşüm adımları
Yüksek hızlı ağ kablolaması ve fiber yönetimi
GPU sunucularında donanım arızası ve bakım süreçleri
Vaka: Sınırlı güçteki tesiste kademeli genişleme
Günün değerlendirmesi ve telemetri gününe köprü

Günün hedefiTesis ve BT altyapısından telemetri toplama protokollerini ve araçlarını tanımak, gözlemlenebilirlik yığını kurmak ve operasyon verisini yapay zeka modelleri için hazırlamak.

Modül 1

Telemetri Kaynakları ve Protokoller

DCIM ve bina yönetim sistemi (BMS) verileri
SNMP, IPMI ve Redfish ile donanım telemetrisi
Modbus ve BACnet ile tesis ekipmanı verisi
Sıcaklık, nem, güç ve hava akışı sensörleri
GPU telemetrisi: DCGM ile güç, sıcaklık, hata
Demo: Redfish API ile sunucu sağlık verisi okuma

Modül 2

Gözlemlenebilirlik Yığını

Metrik, log ve iz: üç temel sinyalin rolü
Prometheus ile metrik toplama ve saklama
OpenTelemetry ile standart telemetri toplama
Grafana panoları ve uyarı kuralları
OpenSearch veya Loki ile merkezi log yönetimi
Laboratuvar: Sunucu ve UPS metrikleri için pano

Modül 3

Operasyon Verisinin Hazırlanması

Zaman senkronizasyonu ve farklı örnekleme sıklıkları
Eksik veri, sensör hatası ve aykırı değerler
Olay kayıtlarından etiket üretimi ve eşleştirme
CMDB ve topoloji verisiyle bağlam zenginleştirme
Uzun dönem saklama, özetleme ve veri maliyeti
Laboratuvar: pandas ile telemetri veri seti hazırlama

Modül 4

Keşifsel Telemetri Analizi Atölyesi

Mevsimsellik, trend ve iş yükü döngülerinin analizi
Güç tüketimi ile iş yükü arasındaki ilişki
Sıcaklık haritaları ve sıcak nokta tespiti
Metrikler arası korelasyon ve gecikmeli etkiler
Laboratuvar: Soğutma verisinde örüntü keşfi
Günün değerlendirmesi ve AIOps gününe hazırlık

Günün hedefiAIOps yaklaşımını kavramak, zaman serisi anomali tespiti ve log analitiği uygulamak, olayları ilişkilendirmek ve ekipman arızalarını öngören modeller kurmak.

Modül 1

AIOps Kavramı ve Olgunluk Modeli

AIOps bileşenleri: gürültü azaltma, korelasyon, kök neden
Kural tabanlı izlemeden öğrenen sistemlere geçiş
Otomasyon seviyeleri ve insan onayı noktaları
AIOps başarı metrikleri: MTTD, MTTR ve alarm hacmi
Ticari ve açık kaynak AIOps yaklaşımları
Atölye: Kurumunuzun AIOps olgunluk değerlendirmesi

Modül 2

Zaman Serisi Anomali Tespiti

Statik eşiklerin sınırları ve dinamik eşikler
STL ayrıştırması ile mevsimsellikten arındırma
Tahmin artığı tabanlı anomali tespiti
Isolation Forest ile çok değişkenli anomali
Yanlış alarm oranı ve duyarlılık dengesi
Laboratuvar: Soğutma ünitesi metriklerinde anomali

Modül 3

Log Analitiği ve Olay Korelasyonu

Drain algoritmasıyla log şablonu çıkarımı
Log dizilerinde nadir ve yeni örüntü tespiti
Zaman ve topoloji tabanlı alarm gruplama
Bağımlılık grafiği ile kök neden adaylarının sıralanması
Olay kayıtlarının metin sınıflandırmasıyla yönlendirilmesi
Laboratuvar: Alarm fırtınasının tek olaya indirgenmesi

Modül 4

Arıza Öngörüsü ve Öngörücü Bakım

Disk SMART verisiyle arıza olasılığı tahmini
UPS batarya ve soğutma ekipmanı sağlık skorları
GPU XID hataları ve donanım bozulma sinyalleri
Sağkalım analizi ile kalan kullanım ömrü tahmini
Bakım planlamasına model çıktısının entegrasyonu
Laboratuvar: Disk arızası tahmin modeli geliştirme

Günün hedefiHesaplama, güç ve alan kapasitesini tahmin etmek, soğutma ve enerjiyi güvenli sınırlarda optimize etmek ve iş yükü yerleşimini maliyet ve karbon açısından iyileştirmek.

Modül 1

Kapasite Planlama ve Talep Tahmini

Hesaplama, depolama, güç ve alan kapasite modelleri
Zaman serisi tahmini ile büyüme projeksiyonu
Senaryo analizi: yeni YZ projesi talep etkisi
Atıl ve zombi sunucuların veriyle tespiti
Kapasite eşikleri ve satın alma zamanlaması
Laboratuvar: 18 aylık güç ve raf kapasite tahmini

Modül 2

Enerji ve Soğutma Optimizasyonu

Soğutma ayar noktaları ile enerji tüketimi ilişkisi
Makine öğrenmesiyle PUE tahmini ve öneri sistemi
Serbest soğutma ve dış hava koşullarının etkisi
Güvenlik sınırları ve insan onaylı optimizasyon
Kamuya açık veri merkezi soğutma optimizasyonu vakaları
Laboratuvar: Soğutma enerjisi tahmin modeli

Modül 3

İş Yükü Yerleşimi ve Karbon Farkındalığı

Sanal makine ve konteyner konsolidasyonu
GPU kullanım oranı ve boşta kapasite analizi
Güç sınırlama (power capping) stratejileri
Karbon yoğunluğu verisiyle esnek iş zamanlaması
Isı yeniden kullanımı ve sürdürülebilirlik raporu
Uygulama: Toplu işlerin karbon farkında planlanması

Modül 4

Dijital İkiz ve Senaryo Simülasyonu

Veri merkezi dijital ikizi: bileşenler ve veri akışı
Hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) ile hava akışı
Ne olursa senaryoları: arıza ve genişleme etkisi
Fizik tabanlı ve veri tabanlı modellerin birleşimi
Vaka: Yeni GPU rafı öncesi termal simülasyon
Günün değerlendirmesi ve otomasyon gününe hazırlık

Günün hedefiKapalı döngü otomasyonu güvenli sınırlarla kurmak, üretken YZ ile operasyon asistanları tasarlamak, güvenlik ve yönetişimi sağlamak ve AIOps dönüşüm yol haritasını sunmak.

Modül 1

Otomasyon ve Kendi Kendini İyileştiren Altyapı

Runbook otomasyonu ve olay tetiklemeli iş akışları
Ansible ve Terraform ile altyapı değişikliklerinin kodu
Kapalı döngü düzeltme: tespit, karar ve eylem
Emniyet sınırları, onay adımları ve geri alma
Otomasyonun başarısını ölçme ve iyileştirme
Laboratuvar: Disk doluluk alarmına otomatik müdahale

Modül 2

Üretken YZ ile Operasyon Asistanları

Olay özeti ve vardiya devri raporlarının üretimi
Runbook ve dokümanlar üzerinde RAG tabanlı asistan
ChatOps entegrasyonu ile ekip içi kullanım
Araç kullanan ajanlarda yetki ve onay tasarımı
Halüsinasyon, gizli veri sızıntısı ve kayıt tutma
Laboratuvar: Olay kayıtlarından kök neden özeti

Modül 3

Güvenlik, Risk ve Yönetişim

OT ve BT güvenliği: IEC 62443 ve ISO/IEC 27001
BMS ve DCIM sistemlerinde ağ ayrımı ve erişim
ITIL 4 değişiklik ve olay yönetimi ile uyum
Yapay zeka önerilerinde sorumluluk ve denetim izi
KVKK ve operasyon verisinde kişisel veri kontrolü
Vaka: Hatalı otomasyonun yol açtığı kesinti analizi

Modül 4

AIOps Dönüşüm Projesi ve Kapanış

Grup projesi: kullanım senaryosu, veri ve model planı
Yatırım önceliklendirme ve 12 aylık yol haritası
Proje sunumları ve uzman geri bildirimi
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve şablonların teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış

Eğitim Kazanımları

YZ Hazır Tesis — GPU kümelerinin güç, soğutma ve ağ gereksinimlerini değerlendirip tesis dönüşümünü planlayabileceksiniz.
Telemetri Yönetimi — DCIM, Redfish, SNMP ve Prometheus ile tesis ve BT telemetrisini toplayıp analize hazırlayabileceksiniz.
Anomali Tespiti — Dinamik eşikler, STL ve Isolation Forest ile altyapı metriklerinde anlamlı anomalileri yakalayabileceksiniz.
Olay Korelasyonu — Log şablonu madenciliği ve topoloji bilgisiyle alarm fırtınalarını kök neden adaylarına indirgeyebileceksiniz.
Öngörücü Bakım — Disk, UPS, soğutma ve GPU verisiyle arıza olasılığını tahmin eden modeller geliştirebileceksiniz.
Kapasite Planlama — Hesaplama, güç ve raf kapasitesini senaryolarla tahmin ederek yatırım zamanlamasını belirleyebileceksiniz.
Enerji Verimliliği — PUE tahmini, güç sınırlama ve karbon farkında zamanlamayla enerji maliyetini ve emisyonu azaltabileceksiniz.
Akıllı Otomasyon — Güvenlik sınırları tanımlı otomasyon ve LLM tabanlı operasyon asistanlarıyla AIOps dönüşümü başlatacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri merkezi operasyon ve tesis yöneticileri
altyapı ve sistem mühendisleri
SRE ve NOC ekipleri
BT operasyon liderleri ile AIOps projelerini yürüten analitik ekipler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Veri Merkezleri ve Altyapı Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; veri merkezi operasyon ve tesis yöneticileri, altyapı ve sistem mühendisleri, SRE ve NOC ekipleri, BT operasyon liderleri ile AIOps projelerini yürüten analitik ekipler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 5 tam gün ve 20 modülden oluşur. YZ çağında tesis altyapısı, telemetri ve gözlemlenebilirlik, AIOps ile anomali ve arıza öngörüsü, kapasite ve enerji optimizasyonu, otomasyon ve yol haritası günleri işlenir.

Katılım için yazılım geliştirme bilgisi gerekiyor mu?

İleri yazılım bilgisi gerekmez. Altyapı işletimi deneyimi ve Python ile betik çalıştırıp pandas ile veri okuyabilecek düzeyde temel bilgi yeterlidir; laboratuvarlar hazır not defterleriyle adım adım yürütülür.

Bu eğitim yapay zeka altyapısı kurmayı mı, altyapıyı yapay zekayla yönetmeyi mi anlatıyor?

Her ikisini de kapsar. Ağırlık, veri merkezi ve BT altyapısının yapay zeka ile işletilmesindedir; bunun yanında GPU kümelerinin tesise getirdiği güç, soğutma ve ağ gereksinimleri de ayrıntılı olarak ele alınır.

Hangi araç ve standartlar ele alınıyor, sertifika veriliyor mu?

Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Redfish, DCGM, Ansible, scikit-learn ile TIA-942, EN 50600, ISO/IEC 30134, IEC 62443 ve ITIL 4 ele alınır. Programı tamamlayanlar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA İLE VERİ MERKEZLERİ VE ALTYAPI YÖNETİMİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Yapay Zeka Çağında Veri Merkezi Dönüşümü

Güç ve Soğutma Altyapısının Temelleri

Standartlar ve Verimlilik Metrikleri

GPU Kümesi Barındırma Gereksinimleri

Telemetri Kaynakları ve Protokoller

Gözlemlenebilirlik Yığını

Operasyon Verisinin Hazırlanması

Keşifsel Telemetri Analizi Atölyesi

AIOps Kavramı ve Olgunluk Modeli

Zaman Serisi Anomali Tespiti

Log Analitiği ve Olay Korelasyonu

Arıza Öngörüsü ve Öngörücü Bakım

Kapasite Planlama ve Talep Tahmini

Enerji ve Soğutma Optimizasyonu

İş Yükü Yerleşimi ve Karbon Farkındalığı

Dijital İkiz ve Senaryo Simülasyonu

Otomasyon ve Kendi Kendini İyileştiren Altyapı

Üretken YZ ile Operasyon Asistanları

Güvenlik, Risk ve Yönetişim

AIOps Dönüşüm Projesi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi