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》**是一套面向运维工程师、DevOps工程师、SRE工程师、云计算运维人员以及IT管理人员打造的实战课程。课程以企业真实项目为背景，围绕AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）的核心理念、技术架构及落地实践展开，通过大量案例帮助学员掌握智能监控、故障预测、日志分析、自动化运维及运维数据分析等关键技能，提升企业IT系统的稳定性和运维效率。

课程首先介绍AIOps的发展背景及核心价值，讲解传统运维与智能运维之间的区别，以及人工智能、机器学习、大数据分析在IT运维中的应用场景。学员将了解AIOps的整体架构，包括数据采集、数据清洗、指标分析、异常检测、事件关联、根因分析及自动化处理等核心流程，建立完整的智能运维体系认知。

在基础实践部分，课程详细讲解企业监控平台的建设，包括服务器监控、网络设备监控、数据库监控、中间件监控、容器监控、Kubernetes集群监控以及云平台资源监控等内容。同时结合Prometheus、Grafana、ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）、SkyWalking、Zabbix等主流开源运维工具，演示如何搭建统一监控平台，实现指标采集、日志管理、链路追踪和可视化展示。

课程重点围绕企业真实案例展开，模拟互联网、电商、金融等行业的典型运维场景，讲解如何利用AIOps技术进行异常检测、故障预警、容量预测、性能分析、日志智能检索以及故障根因定位。通过机器学习算法分析历史运维数据，实现服务器资源预测、业务流量预测和异常行为识别，提高系统稳定性和故障处理效率。

在自动化运维方面，课程介绍Ansible、Jenkins、GitLab CI/CD等自动化工具的使用方法，并结合自动化脚本、告警联动、自动故障恢复、自愈系统以及智能工单管理，帮助学员构建标准化、自动化的运维体系，减少重复性工作，提高运维响应速度和管理效率。

此外，课程还深入讲解AIOps平台在企业中的落地方案，包括运维数据治理、告警降噪、多源数据融合、事件关联分析、知识库建设、智能诊断以及运维大屏设计等内容，并分享企业实施AIOps项目过程中常见的问题、实施流程及最佳实践，帮助学员理解如何将智能运维真正应用到生产环境。

通过本课程的学习，学员不仅能够掌握AIOps智能运维的核心理论和技术体系，还能够熟练运用主流监控平台、日志分析工具和自动化运维技术，具备构建企业级智能运维平台、分析复杂故障、优化系统性能及推动运维数字化转型的能力。无论是希望提升运维技术水平的工程师，还是负责企业IT基础设施建设与管理的技术团队，都能够借助本课程快速掌握AIOps的实践方法，为构建高可用、高效率、智能化的运维体系奠定坚实基础。

课程目录：

AIOps智能运维应用实践-基于企业真实项目案例/
│ ├── 1-1 1-韩老师自我介绍-知己知彼-带你认识讲师.mp4 (49.70 MB)
│ ├── 1-2 课程内容介绍.mp4 (84.93 MB)
│ ├── 1-3 课程部分项目展示.mp4 (38.52 MB)
│ ├── 2-3 传统运维和AIops智能运维区别.mp4 (24.57 MB)
│ ├── 2-4 AIOps核心技术汇总.mp4 (14.72 MB)
│ ├── 2-5 AIOps 在 DevOps、SRE、云运维中的作用.mp4 (14.00 MB)
│ ├── 2-6 AIOps核心技术：日志和监控平台.mp4 (8.87 MB)
│ ├── 2-7 AIOps核心技术：配置管理和自动化.mp4 (5.99 MB)
│ ├── 2-8 AIOps核心技术：DevOps和CICD.mp4 (3.99 MB)
│ ├── 3-1 安装和配置docker.mp4 (27.94 MB)
│ ├── 3-2 制作alpine基础镜像.mp4 (6.58 MB)
│ ├── 3-3 把Go代码基于dockerfile做成镜像.mp4 (70.14 MB)
│ ├── 4-1 K8S基本介绍.mp4 (65.51 MB)
│ ├── 4-2 k8s稳定版是哪个？.mp4 (52.97 MB)
│ ├── 4-3 Linux、docker、k8s之间的关联性.mp4 (34.08 MB)
│ ├── 4-5 传统运维转型之路.mp4 (34.10 MB)
│ ├── 4-6 k8s适合哪些岗位学.mp4 (34.86 MB)
│ ├── 4-7 k8s有哪些强大的功能.mp4 (50.59 MB)
│ ├── 4-8 k8s架构及核心组件.mp4 (72.21 MB)
│ ├── 4-9 k8s核心资源-理论为主.mp4 (21.52 MB)
│ ├── 4-10 k8s应用领域.mp4 (23.39 MB)
│ ├── 5-1 安装K8S-机器初始化.mp4 (227.83 MB)
│ ├── 5-2 安装containerd容器运行时.mp4 (41.32 MB)
│ ├── 5-3 安装和配置docker.mp4 (47.28 MB)
│ ├── 5-4 安装kubelet-kubectl-kubeadm等软件包.mp4 (40.05 MB)
│ ├── 5-5 安装k8s控制节点.mp4 (194.35 MB)
│ ├── 5-6 安装k8s工作节点.mp4 (18.66 MB)
│ ├── 5-7 安装k8s网络插件.mp4 (27.35 MB)
│ ├── 5-8 测试k8s网络和coredns是否正常.mp4 (12.79 MB)
│ ├── 5-9 必看-延长证书到100年.mp4 (21.67 MB)
│ ├── 5-10 删除节点方法.mp4 (3.58 MB)
│ ├── 6-2 安装和配置harbor.mp4 (110.67 MB)
│ ├── 6-3 测试从harbor上传和下载镜像.mp4 (71.26 MB)
│ ├── 7-1 在windows上安装python环境.mp4 (36.85 MB)
│ ├── 7-2 在linux系统安装python环境.mp4 (69.54 MB)
│ ├── 7-3 Python IDE开发工具介绍.mp4 (15.04 MB)
│ ├── 7-5 编写第一个python代码：hello world.mp4 (9.90 MB)
│ ├── 7-6 Python在AIOps领域的应用-日志分析.mp4 (22.40 MB)
│ ├── 7-7 Python在AIOps领域的应用-故障预测与根因分析.tle (7.86 MB)
│ ├── 7-8 Python在AIOps领域的应用-自动化运维.mp4 (6.84 MB)
│ ├── 7-9 Python在AIOps领域的应用-资源优化与智能调度.mp4 (8.63 MB)
│ ├── 7-10 Python在AIOps领域的应用-智能监控体系.mp4 (5.81 MB)
│ ├── 8-1 理论：prometheus基本介绍.mp4 (46.02 MB)
│ ├── 8-3 理论：采集数据的样本.mp4 (11.58 MB)
│ ├── 8-4 理论：prometheus核心组件介绍.mp4 (8.29 MB)
│ ├── 8-5 理论：prometheus工作流程.mp4 (8.25 MB)
│ ├── 8-6 理论：prometheus和zabbix对比分析.mp4 (15.80 MB)
│ ├── 8-7 理论：数据类型-Counter和Gauge.mp4 (6.73 MB)
│ ├── 8-8 理论：数据类型histogram.mp4 (36.27 MB)
│ ├── 8-9 理论：数据类型-summary.mp4 (8.97 MB)
│ ├── 8-11 理论：prometheus监控k8s说明.mp4 (17.63 MB)
│ ├── 8-12 理论：Promql查询语言-选择器.mp4 (17.56 MB)
│ ├── 8-13 理论：Promql函数.mp4 (13.59 MB)
│ ├── 8-14 实操：在k8s集群安装node-exporter.mp4 (95.92 MB)
│ ├── 8-15 实操：prometheus配置解析-抓取数据间隔.tle (27.46 MB)
│ ├── 8-16 实操：基于k8s服务发现-监控物理机.mp4 (28.38 MB)
│ ├── 8-17 实操：基于k8s服务发现-监控容器.mp4 (21.24 MB)
│ ├── 8-18 实操：基于k8s服务发现-监控apiserver服务.mp4 (8.93 MB)
│ ├── 8-19 实操：基于k8s服务发现-监控service的endpoint实例.mp4 (29.16 MB)
│ ├── 8-21 实操：在k8s集群安装prometheus服务.mp4 (72.25 MB)
│ ├── 8-22 实操：prometheus热加载.mp4 (25.72 MB)
│ ├── 8-23 实操：安装和配置Grafana可视化界面.mp4 (61.48 MB)
│ ├── 8-25 实操：prometheus监控tomcat.mp4 (41.39 MB)
│ ├── 8-28 实操：prometheus监控mongodb.tle (34.85 MB)
│ ├── 9-2 EFK基本介绍.mp4 (3.22 MB)
│ ├── 9-4 安装和配置filebeat.mp4 (9.97 MB)
│ ├── 9-6 kibana可视化展示系统日志.mp4 (5.09 MB)
│ ├── 9-7 收集Nginx日志并配置Kibana仪表盘展示数据.mp4 (29.15 MB)
│ ├── 10-1 机器学习常用算法.mp4 (45.28 MB)
│ ├── 10-2 案例 1：房价预测（线性回归）.mp4 (18.30 MB)
│ ├── 10-3 案例 2：垃圾邮件分类（决策树）.mp4 (17.48 MB)
│ ├── 11-4 元组案例演示-创建商品信息.mp4 (22.66 MB)
│ ├── 11-5 元组案例演示-创建订单状态.mp4 (13.22 MB)
│ ├── 11-6 集合基本介绍.mp4 (28.73 MB)
│ ├── 11-7 利用集合对邮箱去重.mp4 (16.60 MB)
│ ├── 11-8 案例：统计单词出现的次数.mp4 (16.86 MB)
│ ├── 11-9 if条件判语句的基本介绍.mp4 (61.29 MB)
│ ├── 11-10 for和while循环基本介绍.mp4 (15.24 MB)
│ ├── 11-11 批量数据备份与恢复.mp4 (42.63 MB)
│ ├── 11-13 psutil模块：获取系统所有程序的pid和进程名.mp4 (22.34 MB)
│ ├── 11-16 psutil模块：网络流量实时监控与性能优化.tle (13.66 MB)
│ ├── 11-18 案例：基于subprocess模块检测nginx状态.mp4 (35.53 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 (52.12 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 (25.49 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 (23.06 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 (18.16 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 (239.37 MB)
│ ├── 13-1 psutil+paramiko模块介绍.mp4 (7.31 MB)
│ ├── 13-2 机器学习scikit-learn模块介绍.mp4 (11.10 MB)
│ ├── 13-3 数据分析numpy模块介绍.mp4 (6.43 MB)
│ ├── 13-4 图表模块matplotlib介绍.mp4 (4.43 MB)
│ ├── 13-5 开发线性回归大模型预测cpu使用率.mp4 (162.93 MB)
│ ├── 14-2 DevOps体系建设流程.mp4 (22.01 MB)
│ ├── 14-3 jenkins版本说明.mp4 (4.87 MB)
│ ├── 14-10 Jenkins可视化界面bluecoean使用.mp4 (33.65 MB)
│ ├── 15-2 基于subprocess模块启动tomcat服务.mp4 (19.00 MB)
│ ├── 15-3 基于subprocess模块停止tomcat服务.tle (24.42 MB)
│ ├── 15-4 案例：定时监控Tomcat，自动重启停止服务.mp4 (89.49 MB)
│ ├── 16-1 python tkinter库基本介绍.mp4 (26.53 MB)
│ └── AIOps智能运维应用实践-基于企业真实项目案例资料.png (0.48 MB)