AIOps in der Praxis: Methoden, Plattformen, Best Practices
Das AIOps Foundation Student Kit bietet Ihnen alles, was Sie für Ihre Prüfungsvorbereitung benötigen:
2-tägiges AIOps Foundation Seminar mit praxisnahem Einstieg in die Anwendung von KI im IT Service Management
Die Teilnehmenden erhalten ein fundiertes Verständnis der AIOps‑Grundlagen, Terminologie und Kerntechnologien wie Big Data, Analytics und Machine Learning sowie deren Anwendung auf IT‑Betriebsprozesse, Metriken und Use Cases. Im Kurs enthalten sind offizielle, akkreditierte Trainingsunterlagen und Prüfungsvorbereitung, sodass die Teilnehmenden AIOps‑Architekturen skizzieren, Datenquellen einordnen, geeignete Metriken definieren und eine erste Implementierungs‑Roadmap formulieren können. Nach bestandener Prüfung erwerben die Teilnehmenden die international anerkannte AIOps Foundation Zertifizierung.
Nach dem Seminar können Teams mit AIOps wichtige Signale vom Alarmrauschen trennen, Ursachen schneller erkennen und passende Automatisierungen anstoßen. Dadurch sinkt die Behebungszeit von Störungen, Services laufen stabiler und Entscheidungen werden datenbasiert und abgestimmt zwischen Dev, Ops und SRE getroffen.
Nehmen wir beispielsweise an, dass am Freitagabend ein Onlineshop plötzlich träge wird. AIOps erkennt eine Anomalie in der Datenbank‑Latenz, korreliert sie mit einem kurz zuvor ausgerollten Update und startet ein Rollback‑Playbook. Die Ursache ist in Minuten klar und behoben; statt rund zwei Stunden Ausfall sinkt die Behebungszeit auf etwa 15 Minuten und die Verfügbarkeit bleibt weitgehend stabil.
Organisationen profitieren von messbar höherer Service‑Verfügbarkeit, schnelleren Störungsbehebungen und verbesserter SLA‑Einhaltung bei zugleich geringerem manuellem Aufwand durch Automatisierung und intelligentere Alarmierung. Kosten und Risiken werden durch präventive Erkennung, priorisierte Workflows und zielgerichtete Kapazitätsplanung gesenkt, während Innovation durch datengestützte Entscheidungen beschleunigt wird. Für Einzelpersonen eröffnet die Zertifizierung neue Karriereoptionen und festigt eine nachweisbare Kompetenzbasis in einem wachstumsstarken Feld des IT-Betriebs.
AIOps erkennt Probleme früh und verhindert Störungen, wodurch Verfügbarkeit und Nutzererlebnis deutlich steigen.
Durch Ereigniskorrelation und Ursachenanalyse sinkt die MTTr, und SLAs werden zuverlässiger eingehalten.
Relevante Alarme werden gebündelt und priorisiert, sodass Teams den Fokus behalten und kritische Ereignisse nicht übersehen.
Automatisierung und zielgenaue Analysen sparen Zeit und Kosten und schaffen Raum für wirtschaftende Verbesserungen.
Sie haben das Seminar abgeschlossen und können sich jederzeit mit unserer Hilfe auf die Prüfung vorbereiten.
Mit unserer Termingarantie sind alle Seminartermine verbindlich – für eine sichere und planbare Weiterbildung.
Digitale Seminarunterlagen und über 200 Übungsaufgaben mit kostenlosen und regelmäßigen Updates.
| Terminauswahl | Termingarantie | Seminar | Ort | Preis | Student Kit | Jetzt Buchen |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 27.08. - 28.08.2026 | AIOps Foundation | Online | 990,00 € | 345,00 € | ||
| 28.09. - 29.09.2026 | AIOps Foundation | Online | 990,00 € | 345,00 € | ||
| 15.10. - 16.10.2026 | AIOps Foundation | Online | 990,00 € | 345,00 € | ||
| 26.11. - 27.11.2026 | AIOps Foundation | Online | 990,00 € | 345,00 € | ||
| 17.12. - 18.12.2026 | AIOps Foundation | Online | 990,00 € | 345,00 € |
Das Seminar zeigt verständlich, wie mit lernenden Programmen und großen Datenmengen der IT‑Betrieb Probleme schneller erkennt, vorbeugt und Störungen zügiger behebt, und wie Teams diese Arbeitsweise samt einfachen Messgrößen für Nutzen und Erfolg alltagstauglich einführen.
Behandelt werden Entstehung und Bedeutung von AIOps, also „Künstliche Intelligenz für den IT‑Betrieb“, die Abgrenzung zur Vorgängerkategorie ITOA („Analyse von IT‑Betriebsdaten“), der einfache Verbesserungszyklus „Beobachten–Einbinden–Handeln“ (Observe–Engage–Act) sowie die Bedeutung von Observability (gezielte Messbarkeit durch Protokolle, Messwerte und Nutzungsspuren), um die wachsende Komplexität moderner Cloud‑Umgebungen, also flexibel skalierender Online‑Infrastrukturen, beherrschbar zu machen.
Im Mittelpunkt steht der verständliche Umgang mit Betriebsdaten: Protokolle, Messwerte und Ablaufspuren werden zusammengeführt und aufgeräumt, damit lernende Programme Muster erkennen, Zusammenhänge sehen, Abweichungen früh melden und Ausfälle vorhersagen – so verkürzen sich die Zeiten bis zur Entdeckung und Behebung von Störungen deutlich.
Adressiert werden Haltungen, Kenntnisse und Zusammenarbeit zwischen DevOps, SRE, also Fachleuten, die dafür sorgen dass Dienste zuverlässig laufen und dem täglichen IT-Betrieb. Außerdem geht es um Regeln für den verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz und um typische Stolpersteine bei der Einführung von KI-unterstütztem IT Betrieb.
Wir führen auf Wunsch Präsenzschulungen in den Räumlichkeiten unserer Kunden durch. Die Zertifizierungsprüfung kann wahlweise vor Ort beim Kunden oder auch später online abgelegt werden. Die Durchführung erfolgt je nach Wunsch in deutscher oder englischer Sprache.
Das sagen unsere Kunden über unsere Seminare.
Das Seminar war sehr gut und sehr angenehm. Ich wollte Wissen aufbauen und war mit der fachlichen Kompetenz des Trainers sehr zufrieden.
Georg Fischer AG Schaffhausen, Schweiz
Hervorragender, gut vorbereiteter und empathischer Trainer, gute und verständliche Erklärungen, stets nachvollziehbare Praxisbeispiele, vorbildliches Eingehen auf Verständislücken der Teilnehmer.
Continum AG Freiburg
Sollten Sie keine Antwort auf Ihre Frage finden, lassen Sie es uns gerne wissen.
Ja, es gibt offizielle Originalunterlagen für die AIOps Foundation, allerdings kein frei erhältliches „Hauptbuch“ wie bei ITIL; maßgeblich sind die offiziellen Trainingsmaterialien des DevOps Institute/PeopleCert sowie das offizielle Exam‑Blueprint/Detailed Syllabus.
Offizielle Literatur
Als offizielle Literatur gelten das offizielle Self‑Study‑PDF/Student Kit des DevOps Institute (häufig als „Self‑study PDF material“ bzw. „PeopleCert Learning Resource Kit“ angeboten).
Zusätzlich existiert das offizielle AIOps Foundation Blueprint (Prüfungs‑Syllabus), das die Inhalte und Lernziele verbindlich strukturiert.
Open‑Book‑Regel
Die AIOps Foundation Prüfung wird als Open‑Book durchgeführt, jedoch dürfen ausschließlich offizielle Trainingsmaterialien aus einer autorisierten Trainingsorganisation verwendet werden.
Dies bedeutet praktisch: persönliche Notizen oder Drittquellen sind nicht zugelassen, sondern nur die von PeopleCert/DevOps Institute akkreditierten Kursunterlagen.
Das Seminar ist als kompakter 2-Tages-Kurs konzipiert und führt in 8 Modulen von den Grundlagen bis zur Umsetzung im Unternehmen.
Geeignet für Fach-und Führungskräfte aus IT-Betrieb, DevOps, SRE, IT-Service-Management sowie Architekturen/Plattform-Teams; IT-Grundlagen sind hilfreich, KI/ML-Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich.
Grundlagen und Begriffe von AIOps, Big‑Data/MELT‑Daten, Observability, ML‑Grundkonzepte, Betriebs‑Metriken (z. B. MTTR, SLO), Use Cases, Nutzenmessung und Implementierungsansätze.
Ja, die offizielle Online‑Prüfung umfasst 40 Multiple‑Choice‑Fragen in 60 Minuten mit 65 % Bestehensquote; die Prüfung ist auf Deutsch verfügbar.
Eine Mischung aus Impulsvortrag, Diskussion, kurzen Übungen und Fallbeispielen, ergänzt durch Quiz‑Elemente zur Wissensfestigung.
Teilnehmende können relevante AIOps‑Use‑Cases identifizieren, Daten‑ und Metrikgrundlagen aufsetzen, erste Roadmaps planen und den erwarteten Nutzen gegenüber Stakeholdern belegen.
Wir sind zeitlich und örtlich flexibel. Bei uns können Sie Ihr 3-tägiges AIOps Foundation Training wahlweise online oder in Präsenz bei Ihnen vor Ort buchen. Wir selber bieten das Seminar als regelmäßigen Termin zur Zeit nur Online an.
Die AIOps Foundation Prüfung läuft online über PeopleCert mit Terminbuchung per Voucher und Live‑Aufsicht, und sie kann in Deutsch abgelegt werden, wenn bei der Buchung die Sprache „Deutsch“ gewählt wird. Die Prüfung selbst ist eine webbasierte Multiple‑Choice‑Prüfung mit 40 Fragen, 60 Minuten und 65% Bestehensgrenze.
Anmeldung
Nach Kursbuchung oder Kauf wird im PeopleCert‑Konto der Prüfungsvoucher eingelöst und ein Wunschtermin reserviert. Umbuchungen sind bis 48 Stunden vor Prüfungsbeginn kostenfrei. Danach fallen Gebühren an.
Ablauf
Zu Beginn der Session wird ein sog. Kompatibilitätscheck durchgeführt, damit Kamera, Mikrofon und Verbindung passen. Die Prüfung läuft vollständig über den Webbrowser und es ist keine zusätzliche Software Installation erforderlich.
Nach erfolgreicher Prüfung der Hardware müssen Vorder-und Rückseite des Personalausweises bei Peoplecert hochgeladen werden.
Zu Beginn prüft der Online‑Proctor, den Ausweis, Umfeld und Regeln, danach läuft die beaufsichtigte Sitzung mit aktiver Kamera und Mikrofon durchgehend weiter.
Format und Bewertung
Die Prüfung ist webbasiert, mit insgesamt 40 Multiple‑Choice‑Fragen in 60 Minuten. Die Bestehensgrenze liegt bei 65%. Die Inhalte orientieren sich am offiziellen Blueprint zu AIOps Foundation von DevOps Institute/PeopleCert.
Ergebnisse und Zertifikat
Die offiziellen Ergebnisse sowie das elektronische Zertifikat stehen in der Regel binnen zwei Werktagen im PeopleCert‑Konto bereit. Das Zertifikat hat eine Gültigkeit von drei Jahren.
Sprache: Deutsch
Die Prüfung selbst kann in deutscher Sprache durchgeführt werden. Es besteht zudem auch die Möglichkeit eine deutschsprachige Prüfungsaufsicht bei der Terminbuchung auszuwählen.
Der Ablauf umfasst zwei Trainingstage mit acht Modulen von Grundlagen bis Implementierung, einschließlich Prüfungsformat und Lernzielen als Rahmen.
Überblick
Lernziele: Grundbegriffe und Prinzipien von AIOps verstehen, Kerntechnologien (Daten und ML) einordnen, organisatorische Veränderungen und Skills kennen, Leistungsbewertung mit Metriken, Chancen/Risiken, sowie Erfolgsfaktoren für AIOps im Unternehmen ableiten.
Methodik: Ausrichtung an Bloom’s Taxonomy, mit klaren Lernzielen, Assessments, Diskussionen, Übungen, Videos und Fallstudien für praxisnahes Verständnis.
Prüfung: 40 Multiple‑Choice‑Fragen, 60 Minuten, Bestehen ab 65 % (Zielrahmen im Kurs dokumentiert).
Tagesplan
Tag 1: Modul 1 (Geschichte/Grundlagen), Modul 2 (AIOps in der Organisation), Modul 3 (Core Tech: Daten), Modul 4 (Core Tech: Machine Learning).
Tag 2: Modul 5 (AIOps & Operations‑Metriken), Modul 6 (Use Cases & Mindset), Modul 7 (Impact bewerten), Modul 8 (Implementierung im Unternehmen).
Modul 1
Geschichte und Vorgänger: Begriff AIOps (Gartner 2016), Abgrenzung zu ITOA (Analytics vs. ML/AI‑basiert, reaktiv vs. proaktiv).
Treiber‑Überlappung: Microservices/Cloud‑Komplexität, Observability und Datenvolumen, Demokratisierung von AI/Big Data.
Kernkonzepte: Big Data/Data Science, MELT (Metrics, Events, Logs, Traces), ML/AI für Muster, Korrelation, Vorhersage, Kontext.
AIOps‑Phasen: Ingestion, Insights, Collaboration, Remediation sowie der „Observe‑Engage‑Act“‑Loop.
Kollaboration & Feedback: Visualisierung, Benachrichtigung, kontinuierliche Feedback‑Schleifen und Automatisierung/Knowledge‑Integration.
Business‑Treiber: Digitale Transformation als Grundimpuls für AIOps.
Didaktik: Video „What is AIOps?“, Fallstudie KeyBank, Diskussionsfrage zur Komplexität, Übung „Digital Transformation Reflection“.
Modul 2
Treiber & Einflüsse: Digitale Transformation, Daten‑/Telemetrie‑Explosion, Architekturwandel (Monolith → Services/Microservices), Observability statt reinem Monitoring, Cloud‑Adoption, organisatorischer Wandel (Inverse Conway).
Wann AIOps einführen: Indikatoren wie Alert‑Noise, schwieriges Triage/RCA, Datenfragmentierung, schnell wachsende Services, SLO/SLA‑Probleme.
AIOps & DevOps: Enabler für Continuous Deployment, bessere Kollaboration, Nutzung von Automatisierung und Feedback in der SDLC.
AIOps & SRE: Neue Messperspektive (Verfügbarkeit, Maintainability, Reliability), Metriken (Error Budget, MTTR, SLO, Change Failure Rate), Wertbeitrag zu SRE.
AIOps & Security: Use Cases für Threat Intelligence, SIEM, Endpoint‑Muster, Fraud/Breach‑Detection mit ML.
Didaktik: Video zu Observability & AIOps, Fallstudie KPN, Diskussion zu AIOps‑Scope, Übung „Error Budget & AIOps‑Beitrag“.
Modul 3
Big Data‑Grundlagen: Eigenschaften (Shelf‑Life, Gravity), Datenarten (strukturiert, semi‑strukturiert, unstrukturiert).
Fünf Vs: Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value als Bewertungsrahmen für AIOps‑Daten.
AIOps‑Datenquellen: Application/Infrastructure Telemetry, Monitoring‑Daten, MELT als Fundament.
Mapping & Pipeline: 5V‑Mapping (Beispiel Logs), Datenpipeline‑Schritte (Extraktion, Enrichment/Filter, Cleaning/Integration, Storage, ETL/Präsentation).
Fallstudie Yahoo: Massive Noise‑Reduktion und verbesserte Situational Awareness durch AIOps.
Didaktik: Video „5Vs“, Übung Daten‑Mapping, Diskussion Big‑Data‑Skills für DevOps/SRE.
Modul 4
AI vs. ML: Definitionen, AI‑Kategorien (Narrow/General/Super), ML als subset mit datengetriebenem Lernen/Inference.
AIOps vs. MLOps vs. ModelOps: Unterschiede der Disziplinen und Relevanz für den Kursfokus.
Lernansätze: Supervised vs. Unsupervised Learning, zentrale Algorithmen (Klassifikation, Regression, Cluster/Association/Dimensionality Reduction).
Analytics vs. AI: Historisch‑deskriptiv vs. prädiktiv‑proaktiv, Automatisierungs‑ und Self‑Healing‑Perspektive.
Generative AI: LLMs, potenzielle Integrationen in AIOps (z. B. Assistenz, Code‑Generierung, Conversational Ops).
Didaktik: Video „Supervised vs Unsupervised“, Fallbeispiel generative AI in IT‑Ops, Übung „ML‑Modellwahl je Ziel“.
Modul 5
Operations‑Metriken: AIOps wirkt proaktiv/resilienzsteigernd, automatisiert und reduziert Komplexität; RAMS (Reliability, Availability, Maintainability, Safety).
Incident‑Metriken: MTTD, MTTA, MTTR, MTBF – Ziele wie Noise‑Reduktion, False‑Positives senken, schnellere RCA/Resolution.
SLAs/SLOs/SLIs: Definition, Risiko‑ und Vertragsrelevanz; AIOps stützt Verlässlichkeit/Verfügbarkeit und Compliance‑Monitoring.
Fallstudie IHG: Bessere Verfügbarkeit/Transparenz durch AIOps, zentrale Alerts und Effizienzgewinne.
Didaktik: Video „SLIs/SLOs/SLAs“, Übung SLO‑Praxis, Diskussion Investitionsreihenfolge.
Modul 6
Mindset‑Shift: Von reaktiv (Lagging Indicators, isolierte Komponenten, Alert‑getrieben) zu proaktiv (Leading Indicators, Abhängigkeitskarten, Anomalie‑Erkennung).
Deterministisch vs. probabilistisch: Unsicherheit/Randomness in ML verstehen und steuern, Datenqualität als Erfolgsfaktor.
Use Cases: Anomaly Detection, Event Correlation, Alert‑Noise‑Reduktion mit supervisierten/unsupervisierten Verfahren.
Fallstudie Papa Johns: Schnellere Innovation/Reaktion, Resilienz und Security‑Tuning mit Observability + AIOps.
Didaktik: Video „Deterministic vs Probabilistic“, Übung Reaktiv oder Proaktiv, Diskussion wertvollster Use Case.
Modul 7
Impact‑Tracking: Ziele und Nutzen messbar machen; Barrieren wie fehlende Nutzenmessung adressieren.
Wirkpfade: MTTA/MTTR runter, MTBF rauf, bessere Availability und geringeres SLA‑Risiko.
DevOps/SRE‑Brücke: Einfluss auf DORA‑Metriken, Error‑Budget‑Arbeit, proaktive SLO‑Überwachung, Toil‑Reduktion.
ML‑Evaluierung: Accuracy/Precision/Recall für Klassifikation/Regression, Rand‑Index/Mutual Information für Clustering.
Sichtbarkeit: Dashboards für Ops/Dev/SRE mit stakeholder‑relevanten Kennzahlen; Fallstudie Experian.
Didaktik: Video „Evaluating ML Models“, Übung Executive‑Metrik‑Demo, Diskussion ML‑Kompetenzen in ITOps.
Modul 8
Stolpersteine vermeiden: Klare Strategie/Zielbilder, realistische Erwartungen, Datenqualität/Bewegung/Storage, ausreichende Systemabdeckung, passende Kultur/Praktiken.
Ethik & ML: Regulatorik/PII, Bias‑Risiken, PrivacyOps und sichere Behandlung produktionsnaher Datensätze.
Implementierungspfad: Ziele/Metriken definieren, Teamzuschnitt (Infra/SRE/DevOps/Data/ML), Datenquellen/Modelle wählen, Architektur (Pipelines, Repository, Runtime, Visualisierung), iterativ ausrollen und verbessern.
Reifegradskala: Von Noise‑Reduktion/MTTR‑Senkung über Toil‑Automatisierung und Tech‑Debt bis zu Self‑Healing/Chaos Engineering.
Fallstudie Fiserv: Kollaboration, Noise‑Reduktion, ticketarme Abläufe und schnellere Erkennung/Behebung.
Ergänzungen
Module schließen regelmäßig mit Quiz‑Fragen zur Lernzielüberprüfung ab, um Verständnis und Transfer zu sichern.
Jede Lerneinheit nutzt abwechslungsreiche Formate (Videos, Diskussionen, Übungen, Fallbeispiele), um Konzepte zu vertiefen und Praxisbezug herzustellen.
Das AIOps Foundation Seminar (PeopleCert/DevOps Institute) richtet sich an Fachleute aus dem IT-Betrieb und der modernen Softwarebereitstellung, insbesondere an Rollen in IT-Operations, DevOps, SRE, IT-Management sowie Cloud-, Daten- und Software-Engineering, Security, Service Desk/Support und agile Produktrollen. Es adressiert sowohl Einsteiger mit IT-Grundkenntnissen als auch Praktiker, die AIOps planen, einführen oder skalieren möchten.
Typische Rollen
– IT-Betriebsteams und Operations Engineers
– DevOps Engineers und Practitioner
– Site Reliability Engineers (SRE)
– IT-Manager, Teamleiter und sonstige Führungskräfte
– Cloud Engineers
– Data Engineers und Data Scientists
– Software Engineers und Systemintegratoren
– IT Security Analysts
– Service Desk und Support-Mitarbeitende
– Product Owner und Scrum Master
– AIOps-Architekt:innen/Ingenieur:innen und AIOps Plattform-/Tool-Anbieter
Vorkenntnisse
Es gibt keine formalen Voraussetzungen; empfohlen sind Vertrautheit mit IT-Terminologie und relevante Praxiserfahrung. Der Kurs vermittelt Grundlagen zu KI, Big Data und Machine Learning und ist damit auch für fachfremde Stakeholder mit Operations-Bezug geeignet.
Einordnung PeopleCert/DOI
Die Zertifizierung wird vom DevOps Institute verwaltet und über die PeopleCert-Prüfungsplattform abgenommen, daher wird das Seminar häufig unter der PeopleCert-Marke geführt. Ziel ist der kompetente Einsatz von AIOps in Organisationen, inklusive Verständnis von Nutzen, Herausforderungen und Implementierungsschritten.
