課程簡介
在“自動化運維”里，通過最真實的案例總結出傳統(tǒng)企業(yè)、互聯(lián)網企業(yè)的痛點，實現(xiàn)方法，提煉出一套自有的思想模型。依托于這個模型利用流行的最適合自己的工具搭建自有架構；通過不斷地演變，再結合企業(yè)實踐涵蓋了主流的工具、結合方法、實踐方法、架構方案以及未來的方向。
本門課程涉及到的主要工具：zabbix/open-falcon/InfluxDB/Grafana等
目標收益
1、最佳案例實踐：課程實例講解來自于真實項目，不同企業(yè)不同的實踐方向，讓你豁然開朗。
2、工具選型與砌積木：從幾百個流行的工具中挑出出最適合自己企業(yè)的工具，指點每個工具的優(yōu)缺點，使用方法，讓你使用起來游刃有余。
3、人工智能的應用：如何利用人工智能輔助運維？幫助我們大幅度減少報警，減少運維工作量。
4、企業(yè)案例剖析：學員根據企業(yè)現(xiàn)狀，結合課程內容模擬一場實戰(zhàn)演練。
培訓對象
高級程序員、系統(tǒng)架構師、系統(tǒng)管理員、運維工程師、運維架構師、項目經理以及其他具有與運維相關的人員。
課程大綱
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第一章：新思維模式 面對傳統(tǒng)運維的轉換，新時代下，應該有什么樣的思考？做為運維老兵如何做思維的快速轉變，做為運維新兵應該如何發(fā)展。企業(yè)在面臨DevOps挑戰(zhàn)時，該如何應對。本章節(jié)主要針對如上問題進行展開。 |
1、傳維運維與云時代下的運維差異 1.1 傳統(tǒng)運維的挑戰(zhàn) 1.2 進入云時代的變化 2、DevOps概念講解 2.1 什么是DevOps 2.2 為什么要DevOps 2.3 建設DevOps的五個關鍵點 3、運維學習路線 4、未來的發(fā)展方向 |
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第二章：自動化運維架構建設思路 系統(tǒng)性了解自動化運維架構，大型互聯(lián)網公司在建設自動化運維架構的思路。 剖析各大互聯(lián)網運維架構建設步驟，人員架構組織，根據自己公司的特性，摸索適合自己的發(fā)展方向。 |
1、案例解析互聯(lián)網運維架構剖析 1.1 某互聯(lián)網社交公司 1.2 某電商公司 1.3 某搜索公司 2、自動化運維架構與業(yè)務特點 2.1 詳細講解架構特點 2.2 架構逐步構建思路 2.3 業(yè)務特點與架構耦合思路 3、典型的三層架構模式講解 3.1 三層架構模式的通用性 3.2 如何快速構建模型 4、混和云模式下的管理思路 4.1 云時代下的底層建設 4.2 如何利用云服務構建 |
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第三章：工具選型之路 目前開源的運維工具非常之多，如何挑選一門適合公司業(yè)務特點、以及主流的發(fā)展趨勢變得尤為重點，避免個人及企業(yè)少走許多彎路；本章節(jié)將結合在各大公司實戰(zhàn)經驗以及業(yè)界發(fā)展逐步分析工具的特征與挑選方法。 |
1、工具選型思路概覽 2、CMDB 管理工具挑選 2.1 CMDB基礎概念 2.2 開源VS自建 3、CMDB 自建思路講解 3.1 CMDB如何實現(xiàn) 3.2 案例解析 4、持續(xù)集成/持續(xù)部署工具 4.1 什么是持續(xù)集成(jenkins) 4.2 持續(xù)集成的前提 4.3 持續(xù)交付流水線的搭建 4.4 開源部署平臺(ansible) 5、持續(xù)發(fā)布工具 6、分布式監(jiān)控工具(zabbix/open-falcon) 6.1 監(jiān)控平臺架構 6.2 案例解析 7、大數(shù)據平臺建設(elk/spark) 8、主流其它實用工具（InfluxDB/Grafana） |
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第四章：企業(yè)案例剖析 大型互聯(lián)網與傳統(tǒng)企業(yè)分別是如何逐步建立起自動化運維體系的？結合多家公司不同業(yè)務，覆蓋互聯(lián)網、傳統(tǒng)企業(yè)的一線實踐經驗親身經歷給大家剖析案例的精髓。 |
1、案例解析：某社交公司 1.1 遇到的問題：快速擴張、快速迭代 1.2 解決思路 1.3 工程實踐 2、案例解析：某游戲公司 2.1 遇到的問題：監(jiān)控系統(tǒng)問題較大，整體運維體系無法形成閉環(huán)； 2.2 解決思路 2.3 工程實踐 |
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第五章：AIOps 業(yè)界提得最多的AIOps在公司是否有落地的方案？如何選擇切入點，如何將新技術引入至工作當中，從而改變工作狀態(tài)。大型互聯(lián)網企業(yè)一線經驗：從機器學習至AIOps，從基礎概念至落地的實踐。 |
1、機器學習基本概念 1.1 機器學習及相關概念精講 1.2 為什么運維要學習機器學習 2、什么是AIOps 2.1 幾種運維需要的核心算法：歸因分析、Granger... 2.2 核心算法如何落地在運維體系里 3、AIOps 的落地實踐 3.1 報警異常收斂 3.2 報警信息關聯(lián)分析 3.3 磁盤故障預測 3.4 業(yè)務關聯(lián)信息分析 |
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第六章：實踐 動手做一遍好比聽一百遍，聽完課，馬上結合公司的特點，進行分組討論，制定目標，快速落地。 |
本部分為分組動手練習： 1、分析目前系統(tǒng)的現(xiàn)狀、找到問題； 2、確定要實現(xiàn)的目標； 3、行成解決方案 4、落地實踐的具體步驟 5、各小組分享自己的方案 6、講師點評 |
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第一章：新思維模式 面對傳統(tǒng)運維的轉換，新時代下，應該有什么樣的思考？做為運維老兵如何做思維的快速轉變，做為運維新兵應該如何發(fā)展。企業(yè)在面臨DevOps挑戰(zhàn)時，該如何應對。本章節(jié)主要針對如上問題進行展開。 1、傳維運維與云時代下的運維差異 1.1 傳統(tǒng)運維的挑戰(zhàn) 1.2 進入云時代的變化 2、DevOps概念講解 2.1 什么是DevOps 2.2 為什么要DevOps 2.3 建設DevOps的五個關鍵點 3、運維學習路線 4、未來的發(fā)展方向 |
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第二章：自動化運維架構建設思路 系統(tǒng)性了解自動化運維架構，大型互聯(lián)網公司在建設自動化運維架構的思路。 剖析各大互聯(lián)網運維架構建設步驟，人員架構組織，根據自己公司的特性，摸索適合自己的發(fā)展方向。 1、案例解析互聯(lián)網運維架構剖析 1.1 某互聯(lián)網社交公司 1.2 某電商公司 1.3 某搜索公司 2、自動化運維架構與業(yè)務特點 2.1 詳細講解架構特點 2.2 架構逐步構建思路 2.3 業(yè)務特點與架構耦合思路 3、典型的三層架構模式講解 3.1 三層架構模式的通用性 3.2 如何快速構建模型 4、混和云模式下的管理思路 4.1 云時代下的底層建設 4.2 如何利用云服務構建 |
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第三章：工具選型之路 目前開源的運維工具非常之多，如何挑選一門適合公司業(yè)務特點、以及主流的發(fā)展趨勢變得尤為重點，避免個人及企業(yè)少走許多彎路；本章節(jié)將結合在各大公司實戰(zhàn)經驗以及業(yè)界發(fā)展逐步分析工具的特征與挑選方法。 1、工具選型思路概覽 2、CMDB 管理工具挑選 2.1 CMDB基礎概念 2.2 開源VS自建 3、CMDB 自建思路講解 3.1 CMDB如何實現(xiàn) 3.2 案例解析 4、持續(xù)集成/持續(xù)部署工具 4.1 什么是持續(xù)集成(jenkins) 4.2 持續(xù)集成的前提 4.3 持續(xù)交付流水線的搭建 4.4 開源部署平臺(ansible) 5、持續(xù)發(fā)布工具 6、分布式監(jiān)控工具(zabbix/open-falcon) 6.1 監(jiān)控平臺架構 6.2 案例解析 7、大數(shù)據平臺建設(elk/spark) 8、主流其它實用工具（InfluxDB/Grafana） |
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第四章：企業(yè)案例剖析 大型互聯(lián)網與傳統(tǒng)企業(yè)分別是如何逐步建立起自動化運維體系的？結合多家公司不同業(yè)務，覆蓋互聯(lián)網、傳統(tǒng)企業(yè)的一線實踐經驗親身經歷給大家剖析案例的精髓。 1、案例解析：某社交公司 1.1 遇到的問題：快速擴張、快速迭代 1.2 解決思路 1.3 工程實踐 2、案例解析：某游戲公司 2.1 遇到的問題：監(jiān)控系統(tǒng)問題較大，整體運維體系無法形成閉環(huán)； 2.2 解決思路 2.3 工程實踐 |
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第五章：AIOps 業(yè)界提得最多的AIOps在公司是否有落地的方案？如何選擇切入點，如何將新技術引入至工作當中，從而改變工作狀態(tài)。大型互聯(lián)網企業(yè)一線經驗：從機器學習至AIOps，從基礎概念至落地的實踐。 1、機器學習基本概念 1.1 機器學習及相關概念精講 1.2 為什么運維要學習機器學習 2、什么是AIOps 2.1 幾種運維需要的核心算法：歸因分析、Granger... 2.2 核心算法如何落地在運維體系里 3、AIOps 的落地實踐 3.1 報警異常收斂 3.2 報警信息關聯(lián)分析 3.3 磁盤故障預測 3.4 業(yè)務關聯(lián)信息分析 |
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第六章：實踐 動手做一遍好比聽一百遍，聽完課，馬上結合公司的特點，進行分組討論，制定目標，快速落地。 本部分為分組動手練習： 1、分析目前系統(tǒng)的現(xiàn)狀、找到問題； 2、確定要實現(xiàn)的目標； 3、行成解決方案 4、落地實踐的具體步驟 5、各小組分享自己的方案 6、講師點評 |
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