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Peoplecert DevOps Institute AIOps Foundation V1.0 AIOps-Foundation Prüfungsfragen mit Lösungen (Q10-Q15):

10. Frage
Which pattern requires Bib Data?

A. None of the above
B. ITOA
C. Both a and b
D. AlOps

Antwort: C

Begründung:
Both AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) and ITOA (IT Operations Analytics) require the utilization of big data to function effectively.
AIOps and Big DataAIOps combines big data and machine learning to automate IT operations processes, including event correlation, anomaly detection, and causality determination. By analyzing large volumes of data from various IT operations sources, AIOps provides real-time insights and alerts, enabling IT teams to identify and address issues proactively.
IT Operations Analytics (ITOA) and Big DataITOA involves gathering, processing, analyzing, and interpreting data from various IT operations sources to guide decisions and predict potential issues. It applies big data analytics to large datasets to produce business insights, enhancing the ability to manage complex IT environments.
ConclusionBoth AIOps and ITOA leverage big data to enhance IT operations by providing deeper insights and enabling proactive management of IT systems. Therefore, the correct answer is C. Both a and b.

11. Frage
Which are potential outcomes of an AlOps implementation?

A. Simplify operations
B. All of the above
C. Reduce cost and eliminate waste
D. Continuously improve its value to the organization

Antwort: B

Begründung:
Potential outcomes of AIOps implementation include:
* Simplifying operationsby automating routine tasks and reducing manual intervention.
* Reducing costs and eliminating wastethrough better resource utilization and operational efficiency.
* Continuous improvementof its value to the organization by enabling proactive, data-driven decisions.
The DevOps Institute emphasizes these benefits as the primary drivers for adopting AIOps in IT operations.

12. Frage
Which Al models can mimic human narrative?

A. Large language
B. Generative
C. AlOps
D. Big data

Antwort: B

Begründung:
In the realm of artificial intelligence (AI), various models are designed to perform specific tasks.
Understanding these models is crucial, especially in the context of AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations). Here's a breakdown of the options provided:
* Big Data: This term refers to the vast volumes of structured and unstructured data generated daily. Big Data itself is not an AI model but serves as a foundational element for AI and machine learning models, providing the necessary data for analysis and learning.
DevOps Institute
* Large Language Models: These are AI models trained on extensive text data to understand and generate human-like language. While they can produce coherent text, their primary function is to process and generate language based on input data. They are a subset of generative models but not the only type capable of mimicking human narratives.
* Generative Models: These AI models are designed to create new data instances that resemble a given dataset. In the context of language, generative models can produce human-like narratives, making them capable of mimicking human storytelling and conversation. Generative models encompass various architectures, including Generative Adversarial Networks (GANs) and certain types of Large Language Models.
* AIOps: This refers to the application of AI in IT operations to enhance and automate processes.
AIOps itself is not an AI model but a practice that leverages AI models, including generative models, to improve IT operations.
DevOps Institute
Therefore, the AI models that can mimic human narrative are Generative Models. These models are specifically designed to generate new, human-like content, making them suitable for tasks involving the creation of narratives.
For a more in-depth understanding of AI models and their applications in IT operations, the DevOps Institute's AIOps Foundation course provides comprehensive insights into how AI, including generative models, can be integrated into organizational frameworks to enhance IT operations.

13. Frage
Targets of acceptable performance are defined in;

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

Antwort: A

Begründung:
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.

14. Frage
With AlOps, offering aggressive SLAs results in:

A. There is no relation
B. No change to risk
C. Increased risk
D. Decreased risk

Antwort: C

Begründung:
Offering aggressive Service Level Agreements (SLAs) with AIOps can lead to increased risk if the organization lacks the necessary infrastructure and processes to meet these stringent targets. Unrealistic SLAs may result in overcommitment, leading to potential service breaches, customer dissatisfaction, and reputational damage. It's essential to set achievable SLAs that align with the organization's capabilities, even when leveraging advanced tools like AIOps.

15. Frage
......

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Ich dachte erst, daß er betrunken sei, hielt es ihm denn AIOps-Foundation auch vor: Hör mal, sagte ich, du bist wohl betrunken, Freuen Sie sich auf die Gesellschaften in der Stadt .

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