課程簡介

一、《百度云金融級數(shù)據(jù)庫高可用保障》
數(shù)據(jù)庫的高可用和數(shù)據(jù)一致性一直是業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)庫的強需求，在金融級業(yè)務(wù)場景下更為突出。本演講為各位分享百度多年積累的數(shù)據(jù)庫高可用經(jīng)驗和架構(gòu)設(shè)計，介紹百度云如何快速、準(zhǔn)確地感知故障，并進行故障恢復(fù)，盡可能地降低數(shù)據(jù)庫服務(wù)故障的RTO、RPO，為百度云支撐金融級業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫服務(wù)保駕護航。
二、《百度海量指標(biāo)異常檢測設(shè)計與實踐》
自動異常檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)的精髓所在。百度的業(yè)務(wù)種類繁多，業(yè)務(wù)的監(jiān)控需求也不盡相同，面對監(jiān)控系統(tǒng)所采集的數(shù)以億計的監(jiān)控指標(biāo)，如何能夠?qū)崿F(xiàn)全自動化的異常檢測，是一個巨大的挑戰(zhàn)。怎樣支持百度各類業(yè)務(wù)的流量、收入、PVLOST、響應(yīng)時間等業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)測？如何解決海量指標(biāo)的自動算法選擇與參數(shù)自動訓(xùn)練問題？這次演講，我們將介紹百度自動異常檢測系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)，在各種典型場景下的智能異常檢測算法以及系統(tǒng)架構(gòu)和策略模型。此外，我們不僅會展示百度自動異常檢測系統(tǒng)在實際場景中的良好效果，還會開放一個試用的站點，歡迎大家申請試用。
三、《AIOps平臺架構(gòu)實踐》
AIOps近年來已經(jīng)逐漸代替DevOps，成為運維領(lǐng)域最具曝光度的名詞。本次分享將從百度智能運維的整體架構(gòu)開始，按照數(shù)據(jù)流和控制流兩條線，介紹百度在智能運維研發(fā)領(lǐng)域的工程經(jīng)驗，討論如何以可擴展的方式，將人的智慧融入到運維系統(tǒng)當(dāng)中。
四、《基于AIOps的故障自愈實踐》
在業(yè)務(wù)規(guī)模龐大、架構(gòu)復(fù)雜，迭代速度快、服務(wù)可用性要求高的背景下，故障處理對運維人員的挑戰(zhàn)與日俱增，故障處理的質(zhì)量和效率不但影響業(yè)務(wù)的可用性還影響運維人員工作的幸福度。百度在2014年開始智能故障處理的探索，制定了一套基于AIOps的故障自愈方案，提高故障處理可靠性，同時降低故障時間。此方案在百度內(nèi)部應(yīng)用廣泛，在搜索、廣告、FEED流、地圖、AI等核心業(yè)務(wù)均取得了較好應(yīng)用效果。本次分享將介紹百度故障處理從人工處理、工具輔助、部分自動化、有條件的自動化到高度自動化的演進過程，并且以單機器、單實例、單集群和全局故障場景為例分享百度故障自愈實踐。

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對象

課程內(nèi)容

一、《百度云金融級數(shù)據(jù)庫高可用保障》
數(shù)據(jù)庫的高可用和數(shù)據(jù)一致性一直是業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)庫的強需求，在金融級業(yè)務(wù)場景下更為突出。本演講為各位分享百度多年積累的數(shù)據(jù)庫高可用經(jīng)驗和架構(gòu)設(shè)計，介紹百度云如何快速、準(zhǔn)確地感知故障，并進行故障恢復(fù)，盡可能地降低數(shù)據(jù)庫服務(wù)故障的RTO、RPO，為百度云支撐金融級業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫服務(wù)保駕護航。
二、《百度海量指標(biāo)異常檢測設(shè)計與實踐》
自動異常檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)的精髓所在。百度的業(yè)務(wù)種類繁多，業(yè)務(wù)的監(jiān)控需求也不盡相同，面對監(jiān)控系統(tǒng)所采集的數(shù)以億計的監(jiān)控指標(biāo)，如何能夠?qū)崿F(xiàn)全自動化的異常檢測，是一個巨大的挑戰(zhàn)。怎樣支持百度各類業(yè)務(wù)的流量、收入、PVLOST、響應(yīng)時間等業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)測？如何解決海量指標(biāo)的自動算法選擇與參數(shù)自動訓(xùn)練問題？這次演講，我們將介紹百度自動異常檢測系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)，在各種典型場景下的智能異常檢測算法以及系統(tǒng)架構(gòu)和策略模型。此外，我們不僅會展示百度自動異常檢測系統(tǒng)在實際場景中的良好效果，還會開放一個試用的站點，歡迎大家申請試用。
三、《AIOps平臺架構(gòu)實踐》
AIOps近年來已經(jīng)逐漸代替DevOps，成為運維領(lǐng)域最具曝光度的名詞。本次分享將從百度智能運維的整體架構(gòu)開始，按照數(shù)據(jù)流和控制流兩條線，介紹百度在智能運維研發(fā)領(lǐng)域的工程經(jīng)驗，討論如何以可擴展的方式，將人的智慧融入到運維系統(tǒng)當(dāng)中。
四、《基于AIOps的故障自愈實踐》
在業(yè)務(wù)規(guī)模龐大、架構(gòu)復(fù)雜，迭代速度快、服務(wù)可用性要求高的背景下，故障處理對運維人員的挑戰(zhàn)與日俱增，故障處理的質(zhì)量和效率不但影響業(yè)務(wù)的可用性還影響運維人員工作的幸福度。百度在2014年開始智能故障處理的探索，制定了一套基于AIOps的故障自愈方案，提高故障處理可靠性，同時降低故障時間。此方案在百度內(nèi)部應(yīng)用廣泛，在搜索、廣告、FEED流、地圖、AI等核心業(yè)務(wù)均取得了較好應(yīng)用效果。本次分享將介紹百度故障處理從人工處理、工具輔助、部分自動化、有條件的自動化到高度自動化的演進過程，并且以單機器、單實例、單集群和全局故障場景為例分享百度故障自愈實踐。