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课程培训
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智能化运维（AIOps）培训课程
智能化运维（AIOps）培训课程 一、培训对象 1. 具备基础网络运维、系统运维知识，计划转型智能化运维的运维工程师、技术支持人员； 2. 网络管理员、系统管理员，负责企业IT架构、数据中心等场景运维，需提升运维效率的技术人员； 3. IT、通信、互联网领域技术人员，需掌握AIOps核心技术、工具应用的从业者； 4. 政企单位、科技企业、运营商技术人员，配合AIOps项目落地、平台部署及日常运维的相关人员。 二、培训目标 1. 明晰AIOps核心概念、技术体系与核心价值，掌握AIOps与传统运维的差异及适配场景优势； 2. 熟练掌握AIOps核心技术、工具及平台应用方法，理解AI技术在运维场景的落地逻辑； 3. 学会AIOps平台部署、数据采集、模型配置，能独立完成基础智能化运维场景的落地； 4. 掌握AIOps在故障预测、自动排障、性能优化等场景的实战技巧，规避平台应用与运维误区； 5. 结合实战案例，积累AIOps落地经验，具备智能化运维平台运维、场景优化及问题处置的实战能力。 三、培训内容 （一）智能化运维（AIOps）基础认知 1. 核心概念：AIOps定义、核心特性（自动化、智能化、预测性、可视化），与传统运维、DevOps的差异及产业价值； 2. 核心体系：AIOps分层架构（数据采集层、数据处理层、AI分析层、应用展示层），各层级功能与交互逻辑； 3. 应用场景：AIOps在IT运维、网络运维、数据中心运维、云运维等领域的典型应用及核心需求。 （二）AIOps核心技术与基础原理 1. 核心AI技术：机器学习、深度学习在运维场景的应用基础，异常检测、趋势预测、自动分类核心原理； 2. 数据相关技术：运维数据采集（日志、指标、告警）、数据清洗、数据建模、数据可视化核心技术； 3. 支撑技术：自动化脚本、API接口、容器化（Docker/K8s）运维，适配AIOps平台的技术基础。 （三）AIOps常用工具与平台实战应用 1. 开源工具：Prometheus、Grafana、ELK Stack等数据采集与可视化工具实操，完成基础运维数据监控； 2. AIOps平台：主流AIOps平台（开源/商用）部署、初始化配置，平台核心功能（异常检测、自动告警）实操； 3. 工具联动：AIOps平台与运维工具、监控工具的联动配置，实现数据互通与自动化处置。 （四）AIOps核心场景实战落地 1. 异常检测与预测：运维数据建模，实现故障提前预测、异常自动识别，减少人工干预； 2. 自动化排障：简单故障自动化脚本编写，实现故障自动诊断、自动修复，提升排障效率； 3. 运维可视化与优化：运维数据可视化配置，实现运维状态实时监控，基于数据给出运维优化建议。 （五）AIOps平台运维与进阶优化 1. 平台运维：AIOps平台日常巡检、参数调优、数据备份与恢复，常见平台故障处置； 2. 场景优化：基于运维场景需求，优化数据模型、自动化脚本，提升AIOps适配性与实用性； 3. 进阶方向：AIOps与云网边端一体化、DevOps的融合应用，大模型在AIOps领域的应用前景。 四、案例概括 案例1：基于AIOps的网络异常检测与预测实战 实操：部署AIOps相关工具，采集网络运维数据，完成数据建模，实现网络故障提前预测与异常自动告警，验证实战效果。 案例2：数据中心AIOps自动化排障场景落地实战 实操：模拟数据中心常见运维故障，编写自动化排障脚本，联动AIOps平台实现故障自动诊断、修复，完成全流程实战。 五、常见问题解答，讨论分析与答疑
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