智能運(yùn)維與AIOps培訓(xùn)課程大綱（選修）
培訓(xùn)對(duì)象
-
運(yùn)維工程師、SRE（站點(diǎn)可靠性工程師）
-
運(yùn)維開發(fā)（DevOps）人員、平臺(tái)工程師
-
數(shù)據(jù)分析師、算法工程師（希望進(jìn)入運(yùn)維領(lǐng)域）
-
運(yùn)維架構(gòu)師、技術(shù)負(fù)責(zé)人
-
需要了解AIOps的企業(yè)IT管理者
培訓(xùn)目標(biāo)
-
理解智能運(yùn)維（AIOps）的核心理念、發(fā)展歷程與價(jià)值
-
掌握運(yùn)維數(shù)據(jù)采集、處理、存儲(chǔ)與分析的基礎(chǔ)技術(shù)
-
熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)在運(yùn)維場(chǎng)景中的常見算法與應(yīng)用
-
能夠運(yùn)用AIOps技術(shù)實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)、告警降噪、根因分析、容量預(yù)測(cè)等
-
了解AIOps平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)與工具選型
-
通過行業(yè)案例掌握AIOps落地實(shí)踐與演進(jìn)路線
培訓(xùn)內(nèi)容
-
智能運(yùn)維（AIOps）概述：AIOps的定義、演進(jìn)歷程、核心價(jià)值與Gartner框架；AIOps與可觀測(cè)性、DevOps、SRE的關(guān)系；典型應(yīng)用場(chǎng)景與成熟度模型。
-
運(yùn)維數(shù)據(jù)采集與處理：多源運(yùn)維數(shù)據(jù)（指標(biāo)、日志、追蹤、事件）的采集技術(shù)；常用采集工具（Prometheus、Fluentd、OpenTelemetry）的使用；數(shù)據(jù)清洗、格式化、豐富與標(biāo)簽統(tǒng)一；數(shù)據(jù)緩沖與傳輸（Kafka）實(shí)踐。
-
運(yùn)維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢：時(shí)序數(shù)據(jù)庫（Prometheus、Thanos）、全文檢索引擎（Elasticsearch）、列式存儲(chǔ)（ClickHouse）的選型與對(duì)比；數(shù)據(jù)生命周期管理（降采樣、過期策略）；統(tǒng)一查詢語言（PromQL、LogQL、TraceQL）。
-
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與運(yùn)維場(chǎng)景：監(jiān)督/無監(jiān)督/強(qiáng)化學(xué)習(xí)在運(yùn)維中的應(yīng)用；常見算法（回歸、分類、聚類、時(shí)序預(yù)測(cè)）與模型評(píng)估指標(biāo)；特征工程與模型解釋性（SHAP/LIME）。
-
異常檢測(cè)技術(shù)：靜態(tài)閾值與動(dòng)態(tài)閾值方法；統(tǒng)計(jì)方法（3σ、移動(dòng)平均、CUSUM）；時(shí)間序列分解（STL）與預(yù)測(cè)模型（ARIMA、Prophet、LSTM）；無監(jiān)督異常檢測(cè)（孤立森林、自編碼器）；多維度異常檢測(cè)與日志異常檢測(cè)。
-
告警降噪與智能聚合：告警管理挑戰(zhàn)與降噪策略；基于規(guī)則與基于機(jī)器學(xué)習(xí)的告警聚類；告警依賴分析與抑制機(jī)制；告警事件壓縮與生命周期管理；告警有效性度量與自愈響應(yīng)。
-
根因分析與定位：基于拓?fù)涞母蚍治觯ǚ⻊?wù)依賴、調(diào)用鏈傳播）；基于指標(biāo)的根因分析（指標(biāo)關(guān)聯(lián)、維度下鉆）；基于日志的根因分析（異常日志聚類）；多維下鉆算法（HotSpot、iDice）；因果推斷與根因推薦系統(tǒng)。
-
容量預(yù)測(cè)與智能擴(kuò)縮容：容量規(guī)劃數(shù)據(jù)來源與預(yù)測(cè)方法（時(shí)序預(yù)測(cè)、周期性模型）；深度學(xué)習(xí)時(shí)序預(yù)測(cè)（LSTM、Transformer）；預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)的彈性伸縮策略（HPA、VPA）；容量報(bào)告與成本優(yōu)化。
-
智能運(yùn)維平臺(tái)架構(gòu)：AIOps平臺(tái)的整體架構(gòu)（采集、存儲(chǔ)、分析、展示、行動(dòng)層）；實(shí)時(shí)與離線計(jì)算引擎（Flink、Spark）的應(yīng)用；算法模型管理與在線推理；統(tǒng)一API與可視化設(shè)計(jì)（Grafana）；平臺(tái)可觀測(cè)性與自身監(jiān)控。
-
AIOps算法與模型實(shí)踐：典型運(yùn)維算法詳解（異常檢測(cè)、日志聚類、告警聚合、根因分析）；開源算法庫（ElastAlert、Kapacitor、Analytics Zoo）的使用；算法性能評(píng)估與持續(xù)迭代。
-
AIOps典型應(yīng)用場(chǎng)景：智能監(jiān)控告警（動(dòng)態(tài)閾值、告警聚合）；智能故障診斷（根因分析、故障自愈）；智能容量管理（容量預(yù)測(cè)、彈性伸縮）；智能日志與調(diào)用鏈分析；智能業(yè)務(wù)分析與成本優(yōu)化；安全運(yùn)維（異常行為檢測(cè)）。
-
AIOps落地實(shí)踐與演進(jìn)趨勢(shì)：AIOps實(shí)施路線圖（評(píng)估、試點(diǎn)、推廣）；數(shù)據(jù)治理與組織能力建設(shè)；行業(yè)案例（互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造）；大語言模型在運(yùn)維中的應(yīng)用（智能問答、根因推理）；eBPF對(duì)AIOps的影響；可觀測(cè)性與AIOps融合；未來三年技術(shù)趨勢(shì)與企業(yè)應(yīng)對(duì)。
如果您想學(xué)習(xí)本課程，請(qǐng)
預(yù)約報(bào)名
如果沒找到合適的課程或有特殊培訓(xùn)需求，請(qǐng)
訂制培訓(xùn)
除培訓(xùn)外，同時(shí)提供相關(guān)技術(shù)咨詢與技術(shù)支持服務(wù)，有需求請(qǐng)發(fā)需求表到郵箱soft@info-soft.cn,或致電4007991916
技術(shù)服務(wù)需求表點(diǎn)擊在線申請(qǐng)
服務(wù)特點(diǎn)：
海量專家資源，精準(zhǔn)匹配相關(guān)行業(yè)，相關(guān)項(xiàng)目專家，針對(duì)實(shí)際需求，顧問式咨詢，互動(dòng)式授課，案例教學(xué)，小班授課，實(shí)際項(xiàng)目演示，快捷高效，省時(shí)省力省錢。
專家力量：
中國科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，熱情，樂于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
