AIOps智能运维应用实践-基于企业真实项目案例

《AIOps智能运维应用实践——基于企业真实项目案例》是一套聚焦人工智能与IT运维深度融合的实战课程，旨在帮助运维工程师、SRE工程师、DevOps从业人员以及云计算架构师掌握AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）的核心理念、技术架构和落地实践方法。课程以企业真实生产环境项目为背景，通过大量案例分析和实战演练，系统讲解如何利用人工智能、大数据分析和自动化技术提升运维效率与系统稳定性。

课程首先介绍AIOps的发展背景与核心价值，帮助学员理解传统运维面临的数据量激增、系统复杂度提高以及故障定位困难等挑战，以及AIOps在智能监控、异常检测、故障预测和自动化运维中的应用场景。通过理论与实践结合的方式，学员能够全面认识智能运维体系的整体框架。

在数据采集与监控部分，课程重点讲解企业级监控平台建设方案，包括服务器监控、应用监控、网络监控、日志采集以及链路追踪等关键技术。结合Prometheus、Grafana、ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等主流开源工具，学员将学习如何构建统一的数据采集和分析平台，为智能运维提供数据基础。

机器学习在运维中的应用是课程的核心内容之一。课程通过真实案例演示如何利用数据分析和算法模型实现异常检测、容量预测、性能分析以及故障预警。学员将了解时间序列分析、聚类分析、分类预测等常见算法在运维场景中的实际应用，从而掌握从海量运维数据中发现潜在风险的方法。

在故障管理与自动化运维方面，课程重点讲解告警降噪、根因分析、智能诊断以及自动化修复机制的设计与实现。通过企业生产环境案例，学员能够学习如何建立智能告警系统，减少误报和重复告警，提高故障响应效率。同时，课程还介绍自动化脚本、流程编排和运维机器人等技术，帮助企业实现部分运维工作的自动化处理。

此外，课程结合云计算、容器化和微服务架构环境，分析AIOps在Kubernetes集群管理、云资源优化以及分布式系统运维中的应用实践。通过真实项目复盘，学员能够深入理解AIOps落地过程中遇到的问题以及解决方案。

总体来看，《AIOps智能运维应用实践——基于企业真实项目案例》是一套兼具前瞻性与实战性的技术课程。课程覆盖智能监控、数据分析、机器学习、自动化运维和故障管理等多个领域，帮助学员建立现代化智能运维体系思维，掌握企业级AIOps平台建设与应用能力，为数字化运维转型和职业发展提供有力支撑。

课程目录：

AIOps智能运维应用实践-基于企业真实项目案例资料.png  [493.5 KB]
7-3 Python IDE开发工具介绍.mp4  [15.0 MB]
9-4 安装和配置filebeat.mp4  [10.0 MB]
8-9 理论：数据类型-summary.mp4  [9.0 MB]
11-11 批量数据备份与恢复.mp4  [42.6 MB]
9-6 kibana可视化展示系统日志.mp4  [5.1 MB]
5-6 安装k8s工作节点.mp4  [18.7 MB]
14-3 jenkins版本说明.mp4  [4.9 MB]
12-4 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：创建ssh链接.mp4  [23.1 MB]
11-10 for和while循环基本介绍.mp4  [15.2 MB]
11-6 集合基本介绍.mp4  [28.7 MB]
13-4 图表模块matplotlib介绍.mp4  [4.4 MB]
7-8 Python在AIOps领域的应用-自动化运维.mp4  [6.8 MB]
7-2 在linux系统安装python环境.mp4  [69.5 MB]
12-9 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：kill掉占用高的进程.mp4  [239.4 MB]
12-7 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：强制停止占用cpu最多的进程.mp4  [18.2 MB]
2-8 AIOps核心技术：DevOps和CICD.mp4  [4.0 MB]
15-2 基于subprocess模块启动tomcat服务.mp4  [19.0 MB]
4-9 k8s核心资源-理论为主.mp4  [21.5 MB]
5-4 安装kubelet-kubectl-kubeadm等软件包.mp4  [40.0 MB]
13-1 psutil+paramiko模块介绍.mp4  [7.3 MB]
11-4 元组案例演示-创建商品信息.mp4  [22.7 MB]
2-4 AIOps核心技术汇总.mp4  [14.7 MB]
7-9 Python在AIOps领域的应用-资源优化与智能调度.mp4  [8.6 MB]
10-3 案例 2：垃圾邮件分类（决策树）.mp4  [17.5 MB]
5-7 安装k8s网络插件.mp4  [27.3 MB]
8-18 实操：基于k8s服务发现-监控apiserver服务.mp4  [8.9 MB]
6-2 安装和配置harbor.mp4  [110.7 MB]
11-13 psutil模块：获取系统所有程序的pid和进程名.mp4  [22.3 MB]
10-1 机器学习常用算法.mp4  [45.3 MB]
1-1 1-韩老师自我介绍-知己知彼-带你认识讲师.mp4  [49.7 MB]
14-10 Jenkins可视化界面bluecoean使用.mp4  [33.6 MB]
11-8 案例：统计单词出现的次数.mp4  [16.9 MB]
5-9 必看-延长证书到100年.mp4  [21.7 MB]
13-5 开发线性回归大模型预测cpu使用率.mp4  [162.9 MB]
5-2 安装containerd容器运行时.mp4  [41.3 MB]
11-9 if条件判语句的基本介绍.mp4  [61.3 MB]
9-7 收集Nginx日志并配置Kibana仪表盘展示数据.mp4  [29.2 MB]
4-6 k8s适合哪些岗位学.mp4  [34.9 MB]
8-7 理论：数据类型-Counter和Gauge.mp4  [6.7 MB]
5-3 安装和配置docker.mp4  [47.3 MB]
11-5 元组案例演示-创建订单状态.mp4  [13.2 MB]
6-3 测试从harbor上传和下载镜像.mp4  [71.3 MB]
8-4 理论：prometheus核心组件介绍.mp4  [8.3 MB]
8-6 理论：prometheus和zabbix对比分析.mp4  [15.8 MB]
8-5 理论：prometheus工作流程.mp4  [8.3 MB]
2-7 AIOps核心技术：配置管理和自动化.mp4  [6.0 MB]
2-3 传统运维和AIops智能运维区别.mp4  [24.6 MB]
5-1 安装K8S-机器初始化.mp4  [227.8 MB]
8-8 理论：数据类型histogram.mp4  [36.3 MB]
8-15 实操：prometheus配置解析-抓取数据间隔.tle  [27.5 MB]
8-17 实操：基于k8s服务发现-监控容器.mp4  [21.2 MB]
7-10 Python在AIOps领域的应用-智能监控体系.mp4  [5.8 MB]
5-10 删除节点方法.mp4  [3.6 MB]
11-16 psutil模块：网络流量实时监控与性能优化.tle  [13.7 MB]
4-8 k8s架构及核心组件.mp4  [72.2 MB]
13-2 机器学习scikit-learn模块介绍.mp4  [11.1 MB]
8-28 实操：prometheus监控mongodb.tle  [34.9 MB]
13-3 数据分析numpy模块介绍.mp4  [6.4 MB]
4-2 k8s稳定版是哪个？.mp4  [53.0 MB]
8-13 理论：Promql函数.mp4  [13.6 MB]
8-12 理论：Promql查询语言-选择器.mp4  [17.6 MB]
15-4 案例：定时监控Tomcat，自动重启停止服务.mp4  [89.5 MB]
8-11 理论：prometheus监控k8s说明.mp4  [17.6 MB]
14-2 DevOps体系建设流程.mp4  [22.0 MB]
8-14 实操：在k8s集群安装node-exporter.mp4  [95.9 MB]
3-3 把Go代码基于dockerfile做成镜像.mp4  [70.1 MB]
16-1 python tkinter库基本介绍.mp4  [26.5 MB]
3-2 制作alpine基础镜像.mp4  [6.6 MB]
3-1 安装和配置docker.mp4  [27.9 MB]
8-16 实操：基于k8s服务发现-监控物理机.mp4  [28.4 MB]
5-8 测试k8s网络和coredns是否正常.mp4  [12.8 MB]
1-3 课程部分项目展示.mp4  [38.5 MB]
2-5 AIOps 在 DevOps、SRE、云运维中的作用.mp4  [14.0 MB]
11-7 利用集合对邮箱去重.mp4  [16.6 MB]
4-5 传统运维转型之路.mp4  [34.1 MB]
12-3 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：控制程序退出逻辑.mp4  [25.5 MB]
8-3 理论：采集数据的样本.mp4  [11.6 MB]
8-19 实操：基于k8s服务发现-监控service的endpoint实例.mp4  [29.2 MB]
9-2 EFK基本介绍.mp4  [3.2 MB]
8-25 实操：prometheus监控tomcat.mp4  [41.4 MB]
4-7 k8s有哪些强大的功能.mp4  [50.6 MB]
8-1 理论：prometheus基本介绍.mp4  [46.0 MB]
1-2 课程内容介绍.mp4  [84.9 MB]
8-21 实操：在k8s集群安装prometheus服务.mp4  [72.3 MB]
4-1 K8S基本介绍.mp4  [65.5 MB]
4-10 k8s应用领域.mp4  [23.4 MB]
15-3 基于subprocess模块停止tomcat服务.tle  [24.4 MB]
12-1 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：导入相应的库.mp4  [52.1 MB]
7-7 Python在AIOps领域的应用-故障预测与根因分析.tle  [7.9 MB]
11-18 案例：基于subprocess模块检测nginx状态.mp4  [35.5 MB]
8-23 实操：安装和配置Grafana可视化界面.mp4  [61.5 MB]
2-6 AIOps核心技术：日志和监控平台.mp4  [8.9 MB]
10-2 案例 1：房价预测（线性回归）.mp4  [18.3 MB]
7-1 在windows上安装python环境.mp4  [36.9 MB]
8-22 实操：prometheus热加载.mp4  [25.7 MB]
7-6 Python在AIOps领域的应用-日志分析.mp4  [22.4 MB]
4-3 Linux、docker、k8s之间的关联性.mp4  [34.1 MB]
5-5 安装k8s控制节点.mp4  [194.3 MB]
7-5 编写第一个python代码：hello world.mp4  [9.9 MB]