AIOps智能运维实战

AIOps智能运维实战
共65节 365人在学 课程详情
  • AIOps 介绍

    • 为什么要做智能运维
    • 海量事件的存储、分析和处理
    • 多维度、多数据源
    • 信息过载
    • 业务模型与故障定位
    • AIOps 平台逻辑架构与整体架构
    • 新的运维开发模式
  • 分布式日志采集

    • ELK是什么?
    • ELK的优点和工作原理
    • Beats介绍
    • 操作索引和文档
    • 实战
  • 时序数据库

    • 时序数据库的定义与发展现状
    • InfluxDB介绍
    • InfluxDB设计理念
    • InfluxDB 2.0介绍
    • InfluxDB 2.0数据元素
    • 为什么架构很重要
    • 使用Flux窗口和聚合数据
    • 实战
  • 大数据平台

    • 大数据平台架构与处理
    • HDFS
    • Hive与Impala
    • 实战
  • 时序预测

    • 时间序列介绍
    • 时间序列的分类
    • ARIMA介绍
    • ARIMA模型-1
    • ARIMA模型-2
    • Python ARIMA实现 实战-1
    • Python ARIMA实现 实战-2
    • 为什么需要RNN
    • LSTM的产生原因
    • LSTM核心思想
    • LSTM实现 实战
  • 数据异常检测

    • 数据异常检测概述
    • 基于统计模型的异常点检测
    • 基于统计模型的异常点检测实现代码
    • 基于邻近度的异常点检测
    • 基于密度的异常点检测
    • 独立森林-1
    • 独立森林-2
    • 独立森林算法实现
  • 故障诊断和分析策略

    • 基本概念与数据要求
    • 传统故障定位方法
    • 人工智能在故障定位领域的应用
    • 关联规则挖掘与Apriori算法的应用
    • 基于决策树的故障诊断与优势
    • 决策树的构建算法(ID3、C4.5和CART)
    • 决策树构建与剪枝
    • 报警风暴
    • 简单的报警合并策略
    • 实战
  • 根因分析

    • 根因分析背景
    • 技术选择及GBDT介绍
    • XGBoost的原理及定义树的复杂度
    • XGBoost的模型及目标函数的改写
    • 数结构的打分函数
    • XGBoost示例与调参
    • LightGBM对比XGBoost优势
    • LightGBM的特点和原理
    • GOSS及泛化性
    • EFB
    • LightGBM示例与调参
    • 实战

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    课时介绍

    基于邻近度的异常点检测

    课程介绍

    ☆☆☆☆☆课程亮点:

    • 实战案例-时序预测

    • 实战案例-时序数据异常点检测

    • 实战案例-报警收敛之apriori

    • 实战案例-根因分析

    课程主要就AIOps、分布式日志采集、时序数据库、大数据平台、时序预测、数据异常检测、故障诊断和分析策略、根因分析等,配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开,结合企业级框架进行建模实战。由浅入深,每一个理论搭配一个实验,且侧重技能不同,学员的知识体系会更加全面。

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