课程背景与核心价值
随着云原生和分布式系统复杂性的增加，传统运维方式面临数据爆炸、故障定位困难、人工响应滞后等挑战。AIOps（智能运维）通过融合人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据分析技术，实现运维的自动化、预测性与智能化，成为行业焦点。极客时间 AIOps 训练营以实战为导向，覆盖从理论到落地的全链路技能，助力学员从“人工救火”向“自动驾驶式运维”转型2511。
极客时间 AIOps 训练营（已完结，视频+课件完整）--- “夏のke” ---www.---bcwit.---top/14023/
课程模块与核心内容
AIOps 基础与云原生技术栈
理论框架：剖析 DevOps、SRE 与 AIOps 的演进关系，结合精益思想优化运维流程6。
云原生工具链：包括基础设施即代码（IaC）、Terraform 核心命令与实战案例，实现环境自动化部署9。
Kubernetes 进阶：容器编排、Client-go 开发、Operator 框架（如自动扩缩容逻辑设计）1410。
AIOps 核心技术实战
异常检测：基于孤立森林、LSTM 的 KPI 指标异常识别313。
根因分析：NLP 解析日志构建故障传播图谱，关联规则挖掘定位问题源头8。
预测性维护：LSTM 预测服务器故障时间窗口，优化资源调度16。
数据采集与处理：通过 OpenTelemetry 实现多源数据（日志、指标、链路追踪）的统一采集。
算法与模型开发：
自动化响应：集成 Ansible 实现故障自愈，设计规则引擎与多 Agent 协同修复系统。
高阶开发与扩展
eBPF 零侵入观测：开发无埋点的性能监控工具，突破传统监控系统的局限性15。
企业级 Agent 开发：基于 Helm Chart 部署 AIOps Operator，实现 Kubernetes 集群的智能化运维。
可观测性体系：结合 Prometheus、Grafana 构建可视化仪表盘，支持实时决策12。
课程特色与实战项目
六大实战项目：
基于 KPI 指标的异常检测系统（Python 与 Scikit-learn 实现）14。
日志根因分析平台（NLP 与决策树算法）。
Kubernetes 流量预测与自动扩缩容（LSTM 模型与 Client-go 集成）。
多 Agent 协同的故障修复系统（规则引擎与 Ansible 联动）。
OpenTelemetry 全链路追踪开发实战。
eBPF 可观测性工具开发（Linux 内核级监控）。
技能收获：
掌握 AIOps 核心算法（如时序分析、分类模型、关联分析）与工具链（Terraform、Prometheus、Helm）7。
具备从数据采集、特征工程到模型部署的完整工程化能力。
熟悉企业级 AIOps 平台架构设计与性能优化策略。
课程资源与学习路径
资源形势：视频课程 + 配套课件 + 直播答疑回放（含开营导学、模块精讲、项目代码）17。
基础篇：云原生与 Kubernetes 入门（2 周）。
进阶篇：AIOps 算法与自动化工具开发（4 周）。
高阶篇：Operator 开发与生产级系统设计（3 周）。
毕业设计：完整 AIOps 平台搭建与调优。
运维工程师：转型智能化运维，掌握故障预测与自动化修复能力。
开发工程师：扩展云原生与 AIOps 集成开发经验。
技术管理者：构建高可用、自愈式运维体系，降低 MTTR（平均修复时间）。
技术深度与行业影响
技术前瞻性：课程涵盖 eBPF、OpenTelemetry 等前沿技术，解决传统监控工具的数据割裂问题。
行业案例：参考 Gartner 技术成熟度曲线，解析 AIOps 在金融、电商等领域的落地场景（如双十一流量预测、微服务故障定位）。
