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Peoplecert AIOps-Foundationテストサンプル問題 & AIOps-Foundation学習資料

JPNTestはPeoplecertのAIOps-Foundation認定試験に便利なサービスを提供するサイトで、従来の試験によってJPNTest が今年のPeoplecertのAIOps-Foundation認定試験を予測してもっとも真実に近い問題集を研究し続けます。

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

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。

トピック 2

コアテクノロジー: 機械学習 (ML): この試験セクションでは、機械学習実践者のスキルを測定し、AIOps における AI と機械学習の役割を取り上げます。教師あり学習と教師なし学習、ML と分析の違い、実際のアプリケーションのためのトレーニングモデルなどについて説明します。評価される重要なスキルは、機械学習技術を適用して運用効率を高める方法を理解することです。

トピック 3

コアテクノロジー: ビッグデータ: この試験セクションでは、データエンジニアのスキルを測定し、ビッグデータの概要、定義、特性、5 つの V (量、速度、多様性、真実性、価値) などを取り上げます。また、AIOps に関連するさまざまなデータソースとタイプについても取り上げます。評価される主要なスキルは、AIOps 環境で利用されるさまざまな種類のデータを識別することです。

トピック 4

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 5

AIOps の実装: この試験セクションでは、プロジェクトマネージャーのスキルを測定し、AIOps イニシアチブを展開する際に組織が直面する可能性のある課題、傾向、倫理的考慮事項を取り上げます。潜在的なリスクに対処しながら実装を成功させるための戦略的計画を重視します。

トピック 6

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 7

AIOps の影響の評価: この試験セクションでは、専門家のスキルを測定し、AIOps 導入の有効性を測定する方法について説明します。効率性の向上や運用コストの削減などの潜在的なメリットを評価する方法について説明します。

>> Peoplecert AIOps-Foundationテストサンプル問題 <<

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Peoplecert DevOps Institute AIOps Foundation V1.0 認定 AIOps-Foundation 試験問題 (Q24-Q29):

質問 # 24
What is a key difference between ITOA and AlOps?

A. Related to IT Operations
B. Need for Big Data as source of information
C. Can improve system resiliency
D. Change from reactive to proactive

正解：D

解説：
IT Operations Analytics (ITOA)focuses on gathering and analyzing data from IT systems to provide insights into operations. However, it is largely reactive in nature, dealing with problems after they have occurred.
AIOpsmoves beyond ITOA by employing AI and machine learning techniques to proactively identify potential issues, anomalies, and trends before they become critical, enabling a predictive and preventive approach.
The key differentiator is the shift"from reactive to proactive", which allows IT teams to address problems more effectively and reduce downtime.
DevOps Institute materials emphasize this transformation as foundational to AIOps adoption.

質問 # 25
How should the initial AlOps scope be defined?

A. All of the above
B. Small but meaningful scope that will provide data points to validate success
C. All inclusive of organizational wide long term objectives
D. AlOps implementation is iterative and should not have a defined scope

正解：B

解説：
Defining an initial AIOps scope that is small yet meaningful allows organizations to pilot the implementation, gather valuable data, and assess its effectiveness. This approach facilitates:
* Validation: Assessing the success of the AIOps deployment in a controlled environment.
* Iterative Improvement: Making informed adjustments before broader implementation.
* Resource Management: Efficient allocation of resources and minimizing potential risks.
Starting with a focused scope enables organizations to build confidence and expertise, paving the way for successful, scaled AIOps adoption.
AIOps aims to improve incident-related metrics by:
* Decreasing Mean Time to Acknowledge (MTTA): Faster detection and acknowledgment of issues.
* Decreasing Mean Time to Resolve (MTTR): Quicker resolution through automation and actionable insights.
* Increasing Mean Time Between Failures (MTBF): Enhanced system reliability and reduced frequency of failures.
These improvements lead to more reliable IT operations, as highlighted in the DevOps Institute's AIOps Foundation course.

質問 # 26
Targets of acceptable performance are defined in;

A. SLOs
B. SLAs
C. KPIs
D. SLIs

正解：A

解説：
Service Level Objectives (SLOs)define specific, measurable targets for acceptable performance of a service.
They are critical components ofService Level Agreements (SLAs), providing clear benchmarks for service reliability and availability. By setting SLOs, organizations can align operational performance with business goals and customer expectations. The DevOps Institute's AIOps Foundation course outlines how establishing and monitoring SLOs is essential for effective service management and how AIOps can assist in meeting these objectives through enhanced monitoring and predictive analytics.

質問 # 27
A system that, given consistent input, may produce different outputs is called:

A. Random
B. Deterministic
C. Probabilistic
D. Algorithmic

正解：C

解説：
Aprobabilisticsystem is one that may produce different outputs even with consistent input, due to inherent randomness or probabilistic decision-making mechanisms.
This behavior contrasts with deterministic systems, which always produce the same output for the same input.
Probabilistic systems are common in AI/ML models, where outcomes are based on statistical probabilities and training data.

質問 # 28
Which are indicators of potential value to AlOps implementation?

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

正解：D

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 # 29
......

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