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Certification · Dynatrace : de la découverte à l’expertise

Advanced Observability Specialist

Accompagnement personnalisé

Langue : english

Niveau : intermediate

Localisation : Virtual

Surveillance : online-proctored

Coût : 200 $

Format : Multiple Choice, Multiple Response, Practical

Durée : 3 h

Dynatrace Advanced Observability Specialist Certification

Welcome to the Dynatrace Advanced Observability Certification. 

The Dynatrace Advanced Observability Certification focuses on Practitioners who require an in-depth knowledge of end-to-end observability of their cloud and application environments, including security. It introduces advanced concepts of various cloud monitoring technologies, networking, virtualizations including containerized environments and how the latest Dynatrace allows efficient and seamless full stack monitoring. This certification allows the practitioner to scale up their observability practices through thorough understanding of how Grail allows deep analysis of their Traces, Metrics and Logs to proactively identify root cause and anomalies within the environment.


Note: You may attempt each exam up to four times within a 12-month period. After each attempt, a minimum waiting period of 14 days is required before you can schedule your next attempt, up to the fourth try. After your fourth attempt, the next availability will be 12 months from the date of your first attempt within the 12-month window. Please note that each attempt is subject to the applicable exam fees.

Prérequis

Preparation:

  • Download and complete all sections: Go through every section of the Dynatrace Advanced Observability Specialist Learning Path meticulously.
  • Review buttons and subtopics: Ensure all buttons and subtopics within each section are thoroughly reviewed to grasp the nuances of the Dynatrace platform comprehensively.
  • Complete recommended action items: Pay special attention to the "call to action" section at the end of each lesson and execute the recommended action items to reinforce your learning.
  • Schedule your exam: Once you feel confident in your understanding of the material and have completed all sections, schedule your exam to become a certified Dynatrace Advanced Observability Specialist.


Prerequisites:

Before embarking on the Dynatrace Advanced Observability Learning Path and scheduling the exam, ensure you meet the following prerequisites: 

  • Have six or more months of hands-on experience with the Dynatrace platform.
  • Familiarity with Service Oriented Application (SOA) Architectures.
  • Understanding of Application Servers such as WebSphere, WebLogic, JBoss, Tomcat, IIS, etc.
  • Knowledge of the structures of mobile and web applications and their underlying hosting architecture, including databases, networks, and processes.
  • General familiarity with application performance metrics.
  • Proficiency with operating systems like Windows, UNIX, VMware, etc.
  • Understanding of Cloud and New Stack Technologies such as Azure, Docker, Kubernetes, Cloud Foundry, IBM Cloud, OpenStack, OpenShift, etc.

Objectifs

Upon completion of this learning path you will be able to: 

  • Explain how to implement advanced cloud monitoring technologies, including AWS, Azure, GCP and Kubernetes. 
  • Describe how DAVIS AI, Smartscape topology and Purepath allow end to end observability of environments. 
  • Explain advanced virtualization concepts and topics, including implementation and configuration.
  • Implement DQL using Notebooks to perform analysis using Logs, Metrics and Traces.
  • Demonstrate how to instrument applications to gain context driven answers from code level to edge hardware. 
  • Describe the role of extensions and integration within Dynatrace to provide value driven analysis. 

Les images et descriptions sont la propriété de l'éditeur : https://university.dynatrace.com/certification/47183.

Glossaire de la formation

Observabilité

La capacité à connaître l'état interne d'un système à partir des données qu'il émet.Ces données sont classées en 3 piliers : logsmétriquestracesprofil...

CI/CD

Intégration Continue et Déploiement Continu. Pratiques DevOps visant à automatiser les tests et le déploiement des applications pour livrer plus rapid...

Dynatrace

Plateforme d'observabilité complète basée sur l'intelligence artificielle (Davis), offrant la surveillance applicative (APM), d'infrastructure et l'ex...

APM (Application Performance Monitoring)

Surveillance des performances applicatives pour identifier, diagnostiquer et résoudre les problèmes complexes liés aux performances et à la disponibil...

SLA (Service Level Agreement)

Contrat officiel conclu entre un fournisseur de services et son client, définissant le niveau de service attendu (disponibilité, temps de réponse, etc...

SLO (Service Level Objective)

Objectif interne chiffré défini par l'équipe technique (SRE) concernant le niveau de fiabilité d'un service (ex: 99.9% de disponibilité). Relation : L...

SLI (Service Level Indicator)

Métrique quantitative réelle mesurant le niveau de service fourni en production (ex: taux de réussite des requêtes, latence moyenne). Relation : Le SL...

DEM (Digital Experience Monitoring)

Surveillance de l'expérience numérique. Englobe les technologies permettant de suivre et d'optimiser l'expérience des utilisateurs finaux sur les appl...

RUM (Real User Monitoring)

Surveillance des utilisateurs réels. Technique d'observabilité passive qui capture et analyse chaque interaction des utilisateurs avec une application...

Synthetic Monitoring

Surveillance synthétique. Technique d'observabilité active utilisant des scripts automatisés (robots) pour simuler le parcours des utilisateurs et vér...

Traces distribuées

Technique (issue du pilier des Traces) permettant de suivre le cheminement complet d'une requête à travers de multiples micro-services pour identifier...

Métriques

Mesures numériques collectées à intervalles réguliers (ex: CPU, RAM, temps de réponse) utilisées pour évaluer l'état de santé global d'un système au f...

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

Utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour automatiser et améliorer les opérations informatiques (ex: détection...

NoOps

Concept où l'environnement informatique est tellement automatisé et abstrait (ex: Serverless, PaaS) qu'il ne nécessite quasiment plus d'équipe opérati...

OpenTelemetry

Framework open source fournissant des standards, APIs et SDKs pour collecter et exporter des données d'observabilité (traces, métriques, logs) de mani...

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