課程簡(jiǎn)介
隨著DevOps的普及以及AIOps運(yùn)用案例成熟，算法在工具的運(yùn)用越來(lái)越多，給運(yùn)維工作帶來(lái)及大的便利，但是成功的運(yùn)用卻有著一定的運(yùn)維架構(gòu)要求并通過(guò)不斷地實(shí)踐。如果你想在公司嘗試或者想學(xué)習(xí)AIOps的基礎(chǔ)，本課程將會(huì)是你最佳選擇：
1. 不了解AIOps，卻想系統(tǒng)性學(xué)習(xí)AIOps
2. 有成功的DevOps企業(yè)運(yùn)用，想更上一層樓
3. 有一定的自動(dòng)化運(yùn)維工具運(yùn)用，想利用AIOps進(jìn)一步提升工作效率
目標(biāo)收益
1. 利用AIOps提升運(yùn)維工作效率
2. 了解AIOps能給企業(yè)帶來(lái)什么價(jià)值
3. 復(fù)雜場(chǎng)景下異?？焖贆z測(cè)方法
4. 大規(guī)模下事件的預(yù)測(cè)方法
培訓(xùn)對(duì)象
具有一定的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，devops經(jīng)驗(yàn)，有一定的python基礎(chǔ)，自動(dòng)化運(yùn)維概念，DevOps的運(yùn)用，監(jiān)控知識(shí)，數(shù)據(jù)計(jì)算
課程大綱
| 人工智能介紹（1h） |
1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的歷史與發(fā)展 1.3 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 1.4 人工智能應(yīng)用案例 |
| AIOPS發(fā)展現(xiàn)狀 （1h） |
2.1 運(yùn)維的快速發(fā)展 2.2 AIOps簡(jiǎn)介 2.3 AIOps目標(biāo) 2.4 AIOps知識(shí)體系 2.5 AIOps 案例 |
| AIOPS行業(yè)趨勢(shì)（1h） |
3.1 AIOps市場(chǎng)規(guī)模 3.2 AIOps企業(yè)特征 3.3 AIOps未來(lái)發(fā)展趨勢(shì) |
| 自動(dòng)化運(yùn)維概述（1h） |
4.1 什么是自動(dòng)化運(yùn)維 4.2 自動(dòng)化運(yùn)維架構(gòu)解析 4.3 自動(dòng)化運(yùn)維與AIOps的銜接點(diǎn) 4.4 如何從自動(dòng)化運(yùn)維往AIOps上發(fā)展 |
| 運(yùn)維數(shù)據(jù)模型（1h） |
5.1 指標(biāo)及對(duì)象 5.2 指標(biāo)體系 5.3 數(shù)據(jù)模型 5.4 數(shù)據(jù)采集 5.5 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) |
| AI下運(yùn)維場(chǎng)景介紹（1h） |
6.1 異常檢測(cè) 6.2 故障定位 6.3 性能優(yōu)化與擴(kuò)容 6.4 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè) |
| 常見(jiàn)算法講解（2h） |
6.1 有監(jiān)督算法 決策樹(shù)、貝葉斯、線性回歸/邏輯回歸、隨機(jī)森林 6.2 無(wú)監(jiān)督算法 關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類 6.3 時(shí)序算法 ARIMA、hot-wingers 6.4 NLP 文本檢索、深度學(xué)習(xí) |
| 案例：數(shù)據(jù)異常檢測(cè)（1h） |
7.1 異常檢測(cè)方法 7.2 異常檢測(cè)算法對(duì)比 7.3 異常檢測(cè)案例講解 |
| 案例：故障診斷與分析（1h） |
8.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 8.2 全鏈路跟蹤 8.3 監(jiān)控、日志、鏈路等全數(shù)據(jù)融合 8.4 業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)模型 8.5 算法診斷的案例 |
| 案例：趨勢(shì)預(yù)測(cè)案例（1h） |
9.1 ARIMA 參數(shù) 9.2 ARIMA 模型 9.3 磁盤空間預(yù)測(cè)（事件型） |
| 學(xué)員探討落地（1h） | QA與討論落地方案 |
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人工智能介紹（1h） 1.1 什么是人工智能 1.2 人工智能的歷史與發(fā)展 1.3 人工智能應(yīng)用領(lǐng)域 1.4 人工智能應(yīng)用案例 |
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AIOPS發(fā)展現(xiàn)狀 （1h） 2.1 運(yùn)維的快速發(fā)展 2.2 AIOps簡(jiǎn)介 2.3 AIOps目標(biāo) 2.4 AIOps知識(shí)體系 2.5 AIOps 案例 |
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AIOPS行業(yè)趨勢(shì)（1h） 3.1 AIOps市場(chǎng)規(guī)模 3.2 AIOps企業(yè)特征 3.3 AIOps未來(lái)發(fā)展趨勢(shì) |
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自動(dòng)化運(yùn)維概述（1h） 4.1 什么是自動(dòng)化運(yùn)維 4.2 自動(dòng)化運(yùn)維架構(gòu)解析 4.3 自動(dòng)化運(yùn)維與AIOps的銜接點(diǎn) 4.4 如何從自動(dòng)化運(yùn)維往AIOps上發(fā)展 |
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運(yùn)維數(shù)據(jù)模型（1h） 5.1 指標(biāo)及對(duì)象 5.2 指標(biāo)體系 5.3 數(shù)據(jù)模型 5.4 數(shù)據(jù)采集 5.5 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) |
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AI下運(yùn)維場(chǎng)景介紹（1h） 6.1 異常檢測(cè) 6.2 故障定位 6.3 性能優(yōu)化與擴(kuò)容 6.4 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè) |
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常見(jiàn)算法講解（2h） 6.1 有監(jiān)督算法 決策樹(shù)、貝葉斯、線性回歸/邏輯回歸、隨機(jī)森林 6.2 無(wú)監(jiān)督算法 關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類 6.3 時(shí)序算法 ARIMA、hot-wingers 6.4 NLP 文本檢索、深度學(xué)習(xí) |
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案例：數(shù)據(jù)異常檢測(cè)（1h） 7.1 異常檢測(cè)方法 7.2 異常檢測(cè)算法對(duì)比 7.3 異常檢測(cè)案例講解 |
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案例：故障診斷與分析（1h） 8.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 8.2 全鏈路跟蹤 8.3 監(jiān)控、日志、鏈路等全數(shù)據(jù)融合 8.4 業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)模型 8.5 算法診斷的案例 |
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案例：趨勢(shì)預(yù)測(cè)案例（1h） 9.1 ARIMA 參數(shù) 9.2 ARIMA 模型 9.3 磁盤空間預(yù)測(cè)（事件型） |
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學(xué)員探討落地（1h） QA與討論落地方案 |
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