一、培训目标

本培训紧扣当下智能运维（AIOPS）行业主流发展趋势，摒弃过时运维技术与理念，聚焦AIOPS实战落地核心，结合运维数字化转型、大数据治理、人工智能算法应用等主流技术方向，系统讲解AIOPS基础认知、核心技术、框架体系、实战搭建及典型场景应用。通过理论拆解+主流工具解析+实战实操+案例复盘结合，助力学员深刻理解AIOPS的核心价值与实施逻辑，熟练掌握运维数据治理、异常检测、链路追踪、智能监控等核心技能，能独立完成AIOPS系统的规划、搭建与落地，适配企业智能运维转型、运维效率提升、风险可控等核心需求，具备解决实际运维场景中复杂问题的实战能力。

二、培训专题与知识点

专题一：AI与运维原则与趋势

• 1.1 运维的历史发展阶段：从传统手工运维到智能运维的演进，明确各阶段核心特征与局限

• 1.2 当下运维管理的现状：核心痛点（人力成本高、响应滞后、数据杂乱、风险不可控）与行业瓶颈

• 1.3 运维数据资产化与运维管理数字化转型：核心意义、主流转型路径与实施要点

• 1.4 运维数据治理工作的策略与原则：贴合主流企业实践，聚焦数据标准化、规范化、价值化

• 1.5 运维数据治理工作的创新思路：结合大数据、AI技术，优化治理效率与数据质量

• 1.6 运维数据模型建设思路：核心框架、数据分类、模型适配，支撑AIOPS落地应用

• 1.7 人工智能核心认知：定义、核心原理，贴合运维场景的AI应用解读

• 1.8 人工智能的历史及主流发展趋势，聚焦运维领域AI技术的应用演进

• 1.9 人工智能运维（AIOPS）核心应用领域：异常检测、智能告警、自动恢复等

• 1.10 人工智能化运维（AIOPS）主流发展趋势：全栈智能化、闭环自动化、业务化适配

• 1.11 人工智能化运维应用案例：金融、互联网、云原生等行业实战案例拆解，提炼可复用经验

专题二：AIOPS目标体系与技术路线

• 2.1 AIOps成为运维管理主流方向的核心原因：贴合运维数字化转型需求、解决传统运维痛点、提升运维效能

• 2.2 AIOps对于运维数据管理提出的需求与挑战：数据体量、数据质量、实时性、多源数据融合等

• 2.3 AIOPS核心解读：定义、核心价值、与传统运维、DevOps的协同关系

• 2.4 智能运维AIOPS产生的背景：运维复杂度提升、数据爆发式增长、AI技术成熟等

• 2.5 AIOPS核心目标：降本增效、风险预判、自动自愈、业务赋能

• 2.6 AIOPS知识体系：核心模块、技术架构、实践流程，构建系统化认知

• 2.7 AIOPS关键技术：大数据处理、机器学习、深度学习、链路追踪、智能分析等

• 2.8 AIOPS实施规划与案例分享：主流实施步骤、节奏把控、风险规避，配套行业实战案例解读

专题三：APM与AIOPS行业发展

• 3.1 APM（应用性能监控）行业发展历程：从基础监控到全栈监控的演进，贴合AIOPS发展需求

• 3.2 APM在IT运维体系的核心地位：数据采集核心、性能保障关键、AIOPS落地基础

• 3.3 APM与AIOPS的核心关系：APM为AIOPS提供数据支撑，AIOPS赋能APM智能化升级

• 3.4 GARNTER对APM行业的最新分析：主流趋势、核心厂商、应用场景演变

• 3.5 AIOPS实施落地的角色区分：运维团队、开发团队、算法团队、业务团队的核心职责与协同逻辑

• 3.6 AIOPS实施落地的用户行为挑战：人员能力不足、传统思维固化、落地节奏把控困难等

• 3.7 AIOPS落地有效推动执行的方法：组织架构调整、人员培训、试点先行、考核激励配套

专题四：智能运维体系构建

• 4.1 数字化时代的运维核心挑战：系统复杂度提升、微服务架构普及、云原生转型、数据量激增等

• 4.2 从人力运维（HIOps）到智能运维（AIOps）的演进路径：自动化→半智能化→全智能化

• 4.3 智能运维工程化“三驾马车”：数据（核心基础）、算法（核心能力）、场景（落地载体）的协同逻辑

• 4.4 广泛认知的企业数据治理：核心流程、方法，贴合运维场景的适配调整

• 4.5 运维数据治理面临的新挑战：多源数据异构、实时处理需求、数据安全合规等

• 4.6 配置管理CMDB：主流版本核心功能、搭建方法、与AIOPS的协同应用，解决配置混乱痛点

• 4.7 运维指标体系管理：核心指标定义、指标分层、指标监控、异常阈值设置

• 4.8 调用链路及其应用场景：链路追踪核心原理、主流工具、全链路监控实操要点

• 4.9 运维数据治理呼唤新思考和新方法：结合AI技术优化治理效率，实现数据价值最大化

• 4.10 运维数据治理模型：主流模型架构、适配场景、落地优化技巧

• 4.11 运维一体化建设中的实践案例及待优化点：拆解企业实操案例，总结经验与改进方向

专题五：应用运维智能化的关键技术

• 5.1 异常检测：时间序列数据筛选方法、主流算法应用，发现潜在风险，实现早发现、早预警

• 5.2 关联分析：多维度数据关联、全链路关联，实现全景化应用监控，精准定位故障根源

• 5.3 数据统计：敏捷高效的信息提取手段，贴合运维场景的统计方法与工具应用

• 5.4 预测分析：基于历史数据的趋势预测、风险预判，使应用性能风险防患未然

• 5.5 因果推理：结合专家经验与算法模型，提供精准决策支持，优化故障处理效率

• 5.6 自治控制：应用运维过程的自动化管理，从告警到恢复的闭环自动化实现

专题六：AIOPS的核心模块

• 6.1 数据模块：多源数据收集（日志、指标、链路、配置）、数据展示、数据定义，确保数据质量

• 6.2 核心问题及目标：明确AIOPS落地要解决的核心运维问题，对齐企业运维目标

• 6.3 逻辑分析（可结构化）：结构化分析方法、规则引擎应用，实现高效数据分析

• 6.4 技术模块（算法）：主流机器学习、深度学习算法解析，贴合运维场景的算法选型与应用

• 6.5 闭环落地（重点）：结合某金融科技公司实际实践案例，详解落地难点、解决方法、流程优化，聚焦实操落地（区别于单纯算法讲解，贴合企业实际需求）

专题七：AIOPS的关键技术及框架体系

• 7.1 应用智能运维工具图谱：主流工具分类、核心功能、适配场景，助力工具选型

• 7.2 业务流程巡检拨测：自动化巡检方案、拨测指标、异常处理流程

• 7.3 应用请求链路追踪：全链路追踪原理、主流工具（SkyWalking、Pinpoint等）实操

• 7.4 存储海量监控数据：大数据存储技术、数据湖搭建、存储优化，适配运维数据爆发式增长需求

• 7.5 机器数据检索分析：高效检索方法、实时分析技术，快速提取有价值信息

• 7.6 人工智能算法支撑平台：平台搭建、算法部署、迭代优化，降低算法应用门槛

• 7.7 应用监控数据可视化：主流可视化工具、仪表盘设计、多维度展示，提升运维效率

• 7.8 告警及风险智能管理：告警降噪、告警分级、智能分派、风险态势研判

• 7.9 主流AIOPS/APM工具解析：
        

￮ Dynatrace：软件智能平台核心功能、实操要点、适配场景

￮ AppDynamics：思科战略布局下的核心能力、运维场景应用

￮ NewRelic：轻量化应用运维工具，实现应用运维随需即取

￮ RealSight APM：全景化应用智能管理，多场景适配实操

￮ Datadog：深度应用性能分析、多环境适配能力解读

￮ BigPanda：AIOps算法驱动，应用自动化运维落地实践

￮ Numenta NuPIC：类脑计算在异常检测中的应用，核心优势解析

• 7.10 算法基础：常用基本统计计算、机器学习算法剖析，贴合运维场景的算法应用解读

• 7.11 实际企业智能运维案例：多行业、多场景案例拆解，提炼技术应用与落地经验

专题八：实战搭建应用智能运维系统

• 8.1 目标应用场景的定义：结合企业实际（行业、业务、运维规模），明确AIOPS系统搭建目标与场景

• 8.2 规划设计：系统架构规划、技术选型、资源配置、实施节奏规划，规避搭建误区

• 8.3 应用全栈监控数据采集：多源数据采集方案、采集工具部署、数据清洗与标准化

• 8.4 搭建数据湖，存储运维大数据：数据湖架构设计、存储技术选型、数据分层管理

• 8.5 实现全景视图的监控数据可视化：仪表盘设计、多维度数据展示、实时更新配置

• 8.6 算法驱动，实现应用风险态势感知：算法选型、模型训练、态势研判、动态优化

• 8.7 应用风险告警的智能化管理：告警降噪配置、分级规则、智能分派、闭环处理

专题九：典型应用场景实践