KI-gestütztes Monitoring zur Anomalie-Erkennung und Echtzeit-Analyse

Wie kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Anomalien in Echtzeit zu erkennen und zu verstehen? Ich zeige an einem Beispiel was mit modernen Streaming-Technologien möglich ist und gebe einen Ausblick, warum diese und künftige, noch anspruchsvollere KI-basierte Monitoring-Lösungen, in der Zukunft die globalen Finanzmärkte, Prozesse in der Fertigungsindustrie und die sichere Kommunikation weltweit absichern werden. Die Zuhörer lernen etwas über verteilte Softwarearchitekturen, Monitoring, Logging, Apache Kafka, Jenkins, R und R Shiny. Ich stelle einen sehr einfachen, aber effektiven Time Series Clustering Algorithmus vor und zeige warum Process Mining in der Lage ist, die Ursachen von Anomalien aufzudecken.

Zielgruppe: DevOps-Entwickler, Systemadministratoren, KI-Begeisterte und Softwareentwickler