Debugging und Incident-Analyse mit KI (LLMs)

Debugging und Incident-Analyse mit KI (LLMs): Vom Stacktrace zur Hypothese mit LLMs.

MODUL 01: KI IN DER FEHLERSUCHE

• Vom Stacktrace zur Hypothese mit LLMs
• Logs, Traces und Metriken als KI-Kontext
• Grenzen: Wenn die KI in die Irre führt
• Wo KI die Fehlersuche wirklich beschleunigt
• Ihre Ausgangslage: Wie lange dauert Ihre Ursachensuche?

MODUL 02: DEBUGGING BESCHLEUNIGEN

• Fehler reproduzieren und eingrenzen mit KI-Unterstützung
• Root-Cause-Hypothesen und Fix-Vorschläge bewerten
• Übung: Sie grenzen einen realen Bug KI-gestützt ein
• Der Aha-Moment: die Ursache, die im Log versteckt war
• Hypothesen prüfen statt blind raten

MODUL 03: INCIDENT-ANALYSE

• Incident-Zusammenfassungen und Timelines automatisieren
• Postmortems mit KI vorbereiten
• Alarm-Korrelation und erste Diagnose
• Übung: Sie erstellen ein Postmortem-Gerüst mit KI
• Aus Vorfällen schneller lernen

MODUL 04: BETRIEB UND GOVERNANCE

• Anbindung an Observability-Stacks
• Datenschutz bei Logs und Kundendaten
• Fallstudie: ein KI-gestützter Incident-Workflow
• Verlässlich statt spekulativ diagnostizieren
• Ihr Fahrplan zur schnelleren Störungsbehebung