Bulut ve mikroservis mimarilerinin yaygınlaşmasıyla birlikte operasyon ekiplerine ulaşan sinyal hacmi insan gözüyle takip edilebilir sınırın çok üzerine çıkmıştır. AIOps yaklaşımı, telemetri verisini istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemleriyle işleyerek gürültüyü azaltmayı, birbirine bağlı alarmları tek bir olayda toplamayı ve tekrarlayan müdahaleleri otomatikleştirmeyi hedefler. Doğru kurulduğunda ekiplerin dikkati rutin alarmlardan gerçek risk taşıyan olaylara kayar. Program altı modül boyunca veri hazırlığından üretim işletimine uzanan bir hat kurar. Katılımcılar zaman serisi anomali tespiti yöntemlerini karşılaştırır, mevsimsellik ve eşik seçimi üzerinde çalışır, olay kümeleme ve gürültü azaltma modellerini uygular, kök neden çıkarımı için bağımlılık grafiklerini kullanır. Gerçek operasyon vakaları üzerinden model sonuçlarının nasıl doğrulanacağı ve yanlış pozitif maliyetinin nasıl yönetileceği tartışılır. Eğitim sonunda katılımcılar kendi alarm akışları için bir AIOps olgunluk değerlendirmesi ve uygulama yol haritası üretir.