智能运维从0搭建大规模分布式AIOps系统—彭冬资料

编辑推荐

√ 直接来自新浪微博智能运维团队多年前瞻探索与生产实践，技术思路可落地，解决方案有说服力。

√ 面向运维热点方向，详细分析底层原理，全面梳理技术体系，完整呈现从方法创新到工具化实践。

√ 以微博监控为例，从运维平台大数据处理到架构设计原理，从运维工程师到自动化智能监控专家。

√ 有 AIOps 模型|算法，有异常检测|根因分析|时序预测等运维实践，完美结合工程架构与算法实践。

 

内容简介

本书将全面完整地介绍智能运维的技术体系，以及大企业的智能运维实践经验，让读者更加了解运维技术的现状和发展方向，在实践中能够有所借鉴。同时，也能帮助运维工程师在一定程度上了解到机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。全书共分4篇。第1篇运维发展史，将重点阐述当前运维的发展现状及面临的技术挑战；第2篇智能运维基础设施，将重点讲述大数据场景下的数据存储、大数据处理和分析的方法与经验，以及海量数据多维度多指标的处理分析技术；第3篇智能运维技术详解，将重点关注在新时期大数据时代下，如何进行智能化的运维体系建设；第4篇技术案例详解，为大家梳理了通过开源框架ELK快速构建智能监控系统的整体方案，还将分享微博平台和微博广告两个不同业务场景下智能监控系统的技术实践。

作者简介

彭冬：微博广告基础架构团队负责人、技术专家，商业大数据平台及智能监控平台发起人，目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台（D ）等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前，曾就职于百度负责大数据平台建设，曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学，曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文，拥有9项发明专利。朱伟@kimi：微博广告SRE团队技术负责人，高级运维工程师，2016年4月加入微博，目前主要负责微博广告智能监控报警平台和服务治理等项目的建设与研究。
刘俊：微博平台部监控技术负责人，负责微博平台、PC微博大规模监控系统的建设，主要关注实时大数据、运维自动化、智能化方向。2014年加入微博，之前曾在新浪、搜狐等公司从事运维监控方面的工作。
王莉：University of Georgia硕士研究生，主要研究用机器学习方法，识别植物被水淹没的季节性规律，研究成果已发表在SCI高影响因子期刊。2017年加入微博广告团队，致力于用数据分析和机器学习模型，优化广告业务策略，洞悉商业价值。
陆松林：微博广告数据仓库负责人，高级研发工程师，先后就职于搜狐、爱奇艺，主要研究数据仓库、数据治理相关技术。

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目　　录

目录
1.1.2　主要职责 4
1.1.3　运维技术 5
1.2　运维发展历程 6
1.2.1　人工阶段 6
1.2.2　工具和自动化阶段 7
1.2.3　平台化阶段 7
1.2.4　智能运维阶段 8
1.3　运维现状 9
1.3.1　故障频发 9
1.3.2　系统复杂性 10
1.3.3　大数据环境 12
1.4　本章小结 14
1.5　参考文献 14

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前　　言

为什么要写这本书
中国互联网发展非常迅速，一方面得益于互联网基础设施的不断完善；另一方面得益于中国巨大的用户人群和消费市场。网络从PC到移动互联网时代过渡非常快，2017年微博用户中移动端占比已经达到92%，移动互联网的兴起带来了前所未有的新格局，围绕手机移动端的应用生态逐渐形成，大量PC时代的公司已经将产品的主战场转移到移动端。
据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第41次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2017年12月，中国网民规模达到7.72亿，手机网民占比97.5%，手机支付用户规模增长迅速，达到5.27亿，网络直播用户规模达到4.22亿，中国拥有人工智能企业592家，占全球总数的23.3%。
互联网尤其是移动互联网的发展，也给企业带来了极大的技术挑战，如何保障线上产品各个服务和系统的稳定性、如何快速高效地诊断问题和定位问题等成为企业所面临的核心问题，而这些问题通过传统的运维方式已经无法有效得到解决。尤其是在大数据复杂场景下，对运维有了新的期待，也对运维有了更高的要求。

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