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AIOps-Foundation復習資料 & AIOps-Foundation試験番号

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Peoplecert AIOps-Foundation 認定試験の出題範囲：

トピック
出題範囲

トピック 1

組織における AIOps: この試験セクションでは、組織リーダーのスキルを測定し、AIOps を既存のフレームワークに統合する方法を取り上げます。DevOps の実践、サイトの信頼性、セキュリティ対策、システムの複雑さの管理に対する AIOps の影響について説明します。評価される重要なスキルは、AIOps の実装を成功させるために必要な組織の変更を認識することです。

トピック 2

AIOps と運用メトリクス: 試験のこのセクションでは、パフォーマンスアナリストのスキルを測定し、AIOps ソリューションの実装の結果を定量化するために使用される業界標準のメトリクスを取り上げます。

トピック 3

AIOps の基礎: この試験セクションでは、IT 運用プロフェッショナルのスキルを測定し、IT 運用分析との違いを踏まえて AIOps の進化について取り上げます。また、AIOps システムの現在の段階と、現代の IT 環境におけるその重要性についても検討します。評価される重要なスキルは、AIOps の導入を促進する基本概念を理解することです。

トピック 4

AIOps のユースケースと組織の考え方: この試験セクションでは、対象者のスキルを測定し、組織内での AIOps の適用に関連する課題と機会を取り上げます。AIOps を通じてイノベーションを受け入れる組織の考え方を育成することに重点を置いています。

>> AIOps-Foundation復習資料 <<

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Peoplecert DevOps Institute AIOps Foundation V1.0 認定 AIOps-Foundation 試験問題 (Q21-Q26):

質問 # 21
How did systems architecture transform?

A. From cloud to edge
B. From object oriented languages to functional languages
C. From monoliths to microservices
D. From docker to OCI

正解：C

解説：
System architecture has evolved significantly, transitioning from monolithic structures to microservices.
* Monolithic Architecture: In this traditional model, applications are built as a single, unified unit. While simpler to develop initially, monoliths can become cumbersome to manage, scale, and update as they grow in complexity.
* Microservices Architecture: This modern approach decomposes applications into smaller, independent services that communicate through APIs. Each microservice handles a specific function, allowing for greater flexibility, scalability, and ease of deployment.

質問 # 22
Reactive Operations rely on:

A. Prediction and inference
B. Leading indicators
C. Big Data
D. Lagging indicators

正解：D

解説：
Reactive operations focus on responding to incidents after they have occurred, relying on lagging indicators- metrics that reflect past events or performance. These indicators, such as system downtime reports or post- incident analyses, provide insights into issues that have already impacted the system. While useful for understanding and addressing past problems, reliance solely on lagging indicators can lead to delayed responses and prolonged downtime. AIOps aims to shift operations from reactive to proactive by utilizing leading indicators and predictive analytics to anticipate and prevent issues before they occur.

質問 # 23
Which are indicators of potential value to AlOps implementation?

A. Difficulty in triaging and root cause analysis
B. Poor alert quality with lots of noise
C. All of the above
D. Upward trending number of alerts

正解：C

解説：
Indicators that suggest potential value in implementing AIOps include:
* Upward Trending Number of Alerts: An increasing volume of alerts can overwhelm IT teams, leading to alert fatigue and missed critical issues.
* Poor Alert Quality with Lots of Noise: High levels of false positives or irrelevant alerts can obscure genuine problems, reducing operational efficiency.
* Difficulty in Triaging and Root Cause Analysis: Challenges in quickly identifying and resolving the underlying causes of incidents can prolong downtime and impact service quality.
Implementing AIOps addresses these challenges by utilizing artificial intelligence and machine learning to enhance alert management, reduce noise, and streamline incident resolution, as outlined in the DevOps Institute's AIOps Foundation.

質問 # 24
Surfacing relevant notifications and alerts from among large volumes of alerts is satisfied by this use case:

A. Event correlation
B. Alert noise reduction
C. Anomaly detection
D. Root cause analysis

正解：B

解説：
Alert noise reductionis the use case focused on identifying and prioritizing relevant alerts from a large volume of notifications, which helps prevent alert fatigue for IT teams.
By reducing noise, AIOps enables teams to focus on significant issues that require immediate attention, improving operational efficiency.
The DevOps Institute's AIOps Foundation course highlights this capability as a core advantage of AIOps systems.

質問 # 25
Which of the following technologies is deterministic?

A. Artificial Intelligence
B. Analytics
C. Machine Learning
D. Neural networks

正解：B

解説：
Deterministic technologies operate with predictable outcomes based on specific inputs. Analytics is a deterministic process, as it involves the systematic analysis of data to produce consistent and repeatable results. Given the same data set and analytical methods, analytics will yield the same conclusions, making it a deterministic approach. In contrast, technologies like machine learning, artificial intelligence, and neural networks are probabilistic, as they involve learning from data and making inferences that may vary with different inputs or training processes.

質問 # 26
......

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