具体描述
《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解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。
《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》共分4篇。第1篇运维发展史，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，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，重点关注在新时期大数据时代下智能化的运维技术，包括数据聚合与关联、数据异常点检测、故障诊断和分析、趋势预测算法；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。
《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》适合运维、开发、架构、DevOps工程师及广大互联网技术爱好者研读和借鉴。
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。
车亚强：微博广告大数据开发工程师，曾在百度外卖负责实时流、微服务相关研发工作，目前主要研究方向为实时流、微服务架构设计。
目录信息
第1章 运维现状 2
1.1 运维工程 2
1.1.1 认识运维 2
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
第2章 智能运维 15
2.1 海量数据的存储、分析和处理 16
2.2 多维度、多数据源 18
2.3 信息过载 19
2.4 复杂业务模型下的故障定位 21
2.5 本章小结 22
2.6 参考文献 22
第2篇 站在巨人肩上：智能运维基础设施
第3章 开源数据采集技术 25
3.1 数据采集工具对比 25
3.2 轻量级采集工具Filebeat 26
3.2.1 Filebeat工作原理 26
3.2.2 Filebeat的安装与配置 28
3.2.3 启动和运行Filebeat 38
3.3 日志采集解析工具 38
3.3.1 Logstash工作原理 39
3.3.2 安装Logstash 40
3.3.3 配置Logstash 41
3.3.4 启动Logstash 49
3.4 本章小结 49
3.5 参考文献 50
第4章 分布式消息队列 51
4.1 开源消息队列对比与分析 51
4.1.1 概述 51
4.1.2 ZeroMQ 51
4.1.3 ActiveMQ 52
4.1.4 RocketMQ 52
4.1.5 Kafka 53
4.2 Kafka的安装与使用 53
4.2.1 组件概念 53
4.2.2 基本特性 53
4.2.3 安装与使用 54
4.2.4 Java API的使用 55
4.3 案例分析 57
4.3.1 日志采集 58
4.3.2 实时结算 58
4.3.3 实时计算 58
4.4 本章小结 58
4.5 参考文献 59
第5章 大数据存储技术 60
5.1 传统数据存储 60
5.1.1 传统应用的架构 60
5.1.2 传统存储的运行机制 61
5.1.3 传统存储带来的问题 62
5.2 基于HDFS的分布式存储 63
5.2.1 分布式存储的定义 63
5.2.2 HDFS的基本原理 64
5.2.3 HDFS架构解析 65
5.2.4 HDFS的优势 66
5.2.5 HDFS不适合的场景 67
5.3 分层存储 68
5.3.1 数据仓库 68
5.3.2 数据仓库分层架构 70
5.3.3 分层存储的好处 73
5.4 案例分析 73
5.4.1 数据存储架构 73
5.4.2 数据仓库建模 74
5.4.3 常见的存储问题及解决方案 80
5.5 本章小结 80
5.6 参考文献 80
第6章 大规模数据离线计算分析 82
6.1 经典的离线计算 82
6.1.1 Linux神级工具sed和awk 82
6.1.2 Python数据处理Pandas基础 84
6.1.3 Python的优势和不足 88
6.2 分布式离线计算 89
6.2.1 MapReduce离线计算 89
6.2.2 离线计算的数据倾斜问题 97
6.2.3 分布式离线计算的技术栈 100
6.3 案例分析 101
6.3.1 离线计算管理 102
6.3.2 离线计算原子控制 103
6.3.3 离线计算的数据质量 103
6.4 本章小结 104
6.5 参考文献 105
第7章 实时计算框架 106
7.1 关于实时流计算 106
7.1.1 如何提高实时流计算的实时性 106
7.1.2 如何提高实时流计算结果的准确性 107
7.1.3 如何提高实时流计算结果的响应速度 107
7.2 Spark Streaming计算框架介绍 107
7.2.1 概述 107
7.2.2 基本概念 108
7.2.3 运行原理 108
7.2.4 编程模型 109
7.2.5 Spark Streaming的使用 110
7.2.6 优化运行时间 114
7.3 Flink计算框架 115
7.3.1 基本概念 116
7.3.2 Flink特点 116
7.3.3 运行原理 118
7.3.4 Java API的使用 121
7.4 案例分析 124
7.4.1 背景介绍 125
7.4.2 架构设计 126
7.4.3 效果分析 126
7.5 本章小结 126
7.6 参考文献 126
第8章 时序数据分析框架 127
8.1 时序数据库简介 127
8.1.1 什么是时序数据库 127
8.1.2 时序数据库的特点 128
8.1.3 时序数据库的对比 130
8.2 时序数据库Graphite 131
8.2.1 Graphite简介 131
8.2.2 Graphite在微博广告监控系统中的应用 137
8.3 多维分析利器Druid 139
8.3.1 什么是Druid 139
8.3.2 Druid架构 140
8.3.3 Druid在微博广告监控平台中的应用 144
8.4 性能神器ClickHouse 147
8.4.1 什么是ClickHouse 147
8.4.2 ClickHouse的特性 148
8.4.3 ClickHouse的不足 149
8.4.4 安装配置ClickHouse 149
8.4.5 表引擎 153
8.4.6 函数支持 157
8.5 本章小结 160
8.6 参考文献 160
第9章 机器学习框架 161
9.1 简介 161
9.2 TensorFlow介绍 162
9.2.1 什么是TensorFlow 162
9.2.2 下载安装 162
9.2.3 “Hello TensorFlow”示例 166
9.3 TensorFlow进阶 166
9.3.1 基础理论 167
9.3.2 模型准备 169
9.3.3 训练数据 169
9.3.4 模型训练 171
9.3.5 生成seq2seq句子 174
9.3.6 运行演示 175
9.4 本章小结 178
9.5 参考文献 179
第3篇 运维新时代：智能运维技术详解
第10章 数据聚合与关联技术 182
10.1 数据聚合 182
10.1.1 聚合运算 183
10.1.2 多维度聚合 186
10.2 降低维度 188
10.2.1 将告警聚合成关联“事件” 189
10.2.2 减少误报：告警分类 190
10.3 数据关联 192
10.4 实时数据关联案例 193
10.4.1 设计方案 193
10.4.2 效果 195
10.5 本章小结 195
10.6 参考文献 195
第11章 数据异常点检测技术 196
11.1 概述 196
11.2 异常检测方法 198
11.2.1 基于统计模型的异常点检测 199
11.2.2 基于邻近度的异常点检测 202
11.2.3 基于密度的异常点检测 203
11.3 独立森林 204
11.4 本章小结 207
11.5 参考文献 207
第12章 故障诊断和分析策略 208
12.1 日志标准化 209
12.2 全链路追踪 210
12.3 SLA的统一 210
12.4 传统的故障定位方法 211
12.4.1 监控告警型 211
12.4.2 日志分析型 212
12.5 人工智能在故障定位领域的应用 213
12.5.1 基于关联规则的相关性分析 213
12.5.2 基于决策树的故障诊断 217
12.6 本章小结 222
12.7 参考文献 222
第13章 趋势预测算法 223
13.1 移动平均法 223
13.2 指数平滑法 224
13.3 ARIMA模型 226
13.3.1 简介 226
13.3.2 重要概念 226
13.3.3 参数解释 228
13.3.4 建模步骤 230
13.3.5 ARIMA模型案例 232
13.4 神经网络模型 236
13.4.1 卷积神经网络 236
13.4.2 循环神经网络 238
13.4.3 长短期记忆网络 239
13.4.4 应用说明 241
13.5 本章小结 241
13.6 参考文献 242
第4篇 智能运维架构实践：技术案例详解
第14章 快速构建日志监控系统 244
14.1 Elasticsearch分布式搜索引擎 244
14.1.1 基本概念 244
14.1.2 分布式文档存储与读取 248
14.1.3 分布式文档检索 250
14.1.4 分片管理 252
14.1.5 路由策略 254
14.1.6 映射 255
14.2 可视化工具Kibana 258
14.2.1 Management 260
14.2.2 Discover 260
14.2.3 Visualize 262
14.2.4 Dashboard 263
14.2.5 Timelion 263
14.2.6 Dev Tools 264
14.3 ELK搭建实践 265
14.3.1 Logstash安装配置 265
14.3.2 Elasticsearch集群安装配置 266
14.3.3 Kibana安装配置 273
14.4 本章小结 274
14.5 参考文献 274
第15章 微博广告智能监控系统 275
15.1 背景介绍 275
15.1.1 监控指标体系 275
15.1.2 功能设计原则 276
15.2 整体架构 277
15.3 核心功能分析 278
15.3.1 全景监控 278
15.3.2 趋势预测 281
15.3.3 动态阈值 285
15.3.4 服务治理 285
15.4 本章小结 287
第16章 微博平台通用监控系统 288
16.1 背景 289
16.2 整体架构 290
16.3 核心模块 291
16.3.1 数据采集（Logtailer） 291
16.3.2 数据路由（Statsd-proxy） 293
16.3.3 聚合运算（Statsd） 294
16.3.4 数据分发（C-Relay）和数据存储 294
16.3.5 告警模块 295
16.3.6 API设计 299
16.3.7 数据可视化 300
16.4 第三方应用 301
16.4.1 决策支持系统 301
16.4.2 运维自动化 302
16.4.3 成本分析和容量日报 302
16.4.4 机器学习 302
16.5 本章小节 302
附录A 中国大数据技术大会2017（BDTC 2017）CSDN专访实录 303
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
看到“从0搭建”这个标题，我简直要欢呼雀跃！我们团队最近一直在思考建立一个更先进的AIOps平台，但目前的状态是“万事俱备，只欠东风”。我们已经收集了不少数据，也对一些机器学习算法有了初步的了解，但缺乏一个清晰的、可执行的方案来将这些零散的知识和资源整合起来，形成一个完整的系统。 我迫切希望书中能够提供一个详尽的“技术选型指南”。在搭建AIOps系统时，我们会面临无数的技术选择：数据库、消息队列、计算框架、存储方案、机器学习库等等。每一个选择都会对系统的性能、扩展性和维护成本产生深远的影响。我希望书中能够对各种主流技术进行深入的对比分析，并根据不同的应用场景给出合理的建议，例如，在数据存储方面，时序数据库和日志存储解决方案有哪些优劣？在计算框架方面，批处理和流处理分别适用于哪些场景？在模型训练方面，TensorFlow和PyTorch在AIOps中的应用侧重点是什么？这些接地气的分析，将极大地帮助我们做出明智的技术决策。
评分我是一名在游戏行业负责系统稳定性工作的工程师。众所周知，游戏业务对实时性和并发性有着极高的要求，一旦出现性能问题或服务中断，直接影响用户体验和收入。因此，我们对AIOps的需求也非常迫切，尤其是能够提前发现潜在问题的能力。 我非常期待书中能够针对游戏行业的一些特殊场景，提供一些定制化的解决方案。例如，如何采集和分析游戏服务器的CPU、内存、网络等性能指标，并结合游戏内事件（如副本开启、用户登录高峰等）进行关联分析，从而预测可能出现的性能瓶颈？如何分析游戏日志，识别导致玩家卡顿、掉线等问题的根源？如何利用AIOps技术来优化游戏资源的分配和调度，确保在高峰期依然能够提供流畅的服务？如果书中能够有一些游戏行业的案例，或者提供能够迁移到游戏场景下的通用方法论，那将对我非常有启发。
评分这本书的“分布式”这个词，对我来说尤为重要。我所在的单位，业务系统遍布全球多个地区，每一个区域都有大量的服务器和应用实例。如何将分散在全球的监控数据、日志信息、告警信息汇聚起来，并进行统一的分析和处理，这是我们面临的巨大挑战。传统的集中式系统已经无法满足我们的需求，我们必须构建一个能够支撑全球化运维的分布式AIOps平台。 我非常期待书中能够详细讲解分布式架构下的数据采集、传输、存储和计算策略。例如，如何设计一个高吞吐量、低延迟的数据管道，能够实时地将海量数据从各地的数据中心传输到中央数据湖；如何在分布式环境中实现高效的数据处理和分析，例如使用Spark、Flink等分布式计算框架；如何在保证数据一致性的前提下，实现大规模模型的分布式训练和部署。如果书中能提供关于如何应对网络延迟、节点故障等分布式系统固有问题的解决方案，那将对我们非常有价值。
评分这本书的标题“从0搭建”深深吸引了我。我所在的团队，虽然核心成员都具备一定的运维和开发基础，但缺乏一个系统性的、从头开始构建AIOps平台的经验。我们通常是在现有工具的基础上进行修修补补，效率低下且难以形成合力。我非常看重书中能够提供一个完整的“路线图”，从基础设施的搭建，到核心算法和模型的选型与实现，再到最终的落地应用，每一个步骤都应该清晰明了。 特别是关于“自动化”的实现，这是AIOps的核心价值之一。我期待书中能详细阐述如何利用机器学习算法，例如异常检测、根因分析、预测性维护等，来自动化运维任务。例如，如何通过分析大量的历史告警和故障数据，训练出能够精准识别潜在风险的模型；如何将这些模型集成到自动化的故障排查和修复流程中，从而大大缩短故障响应时间，甚至在故障发生前就进行干预。书中能够提供一些具体的代码示例或者伪代码，演示如何调用API、如何处理模型输出，这些都会对我们快速上手非常有帮助。
评分在我看来，AIOps不仅仅是技术上的堆砌，更是一种思维方式和工作模式的转变。我期待这本书能够不仅仅停留在技术层面，更能引发我们对“智能运维”本身更深层次的思考。比如，如何从传统的“救火队员”角色，转变为“预测者”和“优化者”？如何通过AIOps系统来赋能业务，让运维团队不仅仅是保障系统运行，更能为业务决策提供数据支持？ 我尤其关注书中关于“赋能业务”的部分。例如，如何利用AIOps技术来优化资源利用率，减少不必要的成本支出？如何通过分析用户行为数据和系统性能数据，来识别影响用户体验的关键因素，并提出改进建议？如果书中能够提供一些实际案例，展示AIOps系统是如何帮助企业实现降本增效、提升用户满意度等业务目标的，那将极大地激发我们团队的士气和工作热情。毕竟，技术的最终目的是服务于业务，而AIOps的最终目标，也应该是服务于企业的健康发展。
评分作为一名在金融科技领域从事技术工作的工程师，我们对系统的稳定性和安全性有着极高的要求。任何一点风吹草动都可能引发巨大的损失。因此，AIOps系统的构建不仅仅是为了提高效率，更是为了提升整体的韧性和可靠性。我非常好奇《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》在这一块是如何阐述的。 我期待书中能够深入探讨数据治理和数据质量的保障。AIOps的效果很大程度上取决于输入数据的质量。如何清洗、过滤、标准化来自不同来源（如日志、指标、链路追踪、配置变更等）的数据，确保其准确性和一致性，这是一个巨大的挑战。同时，我也希望了解书中对于模型的可解释性和鲁棒性的要求。在关键业务场景下，我们不能仅仅依赖一个“黑盒子”模型，我们需要理解模型做出决策的依据，并且要确保模型在面对各种“边界情况”或“噪声数据”时，依然能够保持稳定的预测能力。如果书中能提供一些关于如何构建安全可靠的AIOps平台架构，以及如何在数据隐私和合规性方面做到位的内容，那将是锦上添花。
评分这本书的标题“从0搭建大规模分布式AIOps系统”无疑击中了我的痛点。我们公司虽然规模不小，但运维体系相对比较分散，而且缺乏统一的、可视化的运维平台。很多时候，我们需要手动登录到不同的服务器，查看日志，分析指标，这种低效且容易出错的工作方式，极大地限制了我们的发展。 我期待书中能够提供一套完整的“落地实践指南”。不仅仅是技术原理和架构设计，更重要的是如何在实际工作中将AIOps系统部署下去，如何与现有的运维工具和流程进行整合，如何培训运维团队使用新的平台，以及如何衡量AIOps系统的效果和价值。例如，书中是否会讲解如何构建一个友好的用户界面，让非技术背景的运维人员也能够轻松地使用AIOps平台？如何设计一套有效的评估指标体系，来衡量AIOps系统在故障率、恢复时间、资源利用率等方面的改进效果？这些都是我们在实际落地过程中非常关心的问题。
评分作为一名在电商领域工作的工程师，我们深知“秒杀”、“大促”等活动的背后，是对系统稳定性和高可用性的极致考验。一次小小的故障，都可能导致巨大的业务损失。因此，我们一直在寻找能够提前预警、智能调度的AIOps解决方案。 我非常希望《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》能够提供一些关于“性能预测”和“弹性伸缩”的深度内容。例如，如何根据历史大促数据、用户增长趋势、营销活动等信息，准确地预测未来流量高峰，并提前进行资源扩容？如何实现AIOps系统与云平台或容器编排系统的无缝对接，实现资源的自动化、智能化的调度和释放？书中能否提供一些关于如何利用时间序列分析、回归模型等技术，来构建精准的流量预测模型，以及如何通过Kubernetes的HPA（Horizontal Pod Autoscaler）或者KEDA（Kubernetes Event-Driven Autoscaling）等工具，来实现基于AIOps预测结果的自动化弹性伸缩？这些内容对我们应对海量并发场景至关重要。
评分这本书简直是为我量身定做的！我是一名在中型互联网公司负责SRE（站点可靠性工程师）的同事，一直以来，我们团队都在探索如何将人工智能技术真正落地到运维工作中，实现从被动响应到主动预测的转变。市面上关于AIOps的资料不少，但很多都停留在概念层面，或者讲得过于理论化，缺乏实际可操作的指导。当我看到《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》的目录时，就眼前一亮。它承诺的是“从0搭建”，这对我这种既需要技术深度，又缺乏大规模实战经验的团队来说，简直是久旱逢甘霖。 我尤其期待书中关于“大规模分布式”的章节。在我们的实际工作中，随着业务的快速增长，数据量爆炸式增长，传统的单机监控和分析方式早已不堪重负。如何设计一个能够处理PB级别日志、数百万指标数据的AIOps平台？如何保证系统的稳定性、可扩展性和容错性？这些都是我们团队一直在攻克的难题。我希望这本书能提供一套清晰的架构设计思路，包括数据采集、存储、处理、模型训练、推理以及结果可视化等各个环节的最佳实践。能够详细讲解不同组件的选择理由，例如为什么选择Kafka而不是RabbitMQ来处理日志流，为什么选择Elasticsearch而非InfluxDB来存储时序数据，以及如何通过Kubernetes等容器编排技术来实现AIOps系统的弹性伸缩和高可用，这些细节都至关重要。
评分我对这本书的“智能”二字充满了好奇。在我看来，真正的智能运维，不仅仅是自动化，更重要的是“智能化”的决策和响应。我们希望AIOps系统能够像一个经验丰富的运维专家一样，能够理解复杂的业务场景，能够做出准确的判断，甚至能够主动地进行一些预防性的优化。 我特别想知道书中是如何处理“异常检测”和“根因分析”这两个核心问题的。如何设计一个能够区分正常波动和真正异常的算法？如何从海量的告警信息中，快速地定位到导致问题的根本原因？例如，当出现一个告警时，系统能否自动关联相关的性能指标、日志信息、事件记录，甚至配置变更历史，然后给出一个最有可能的故障原因列表，并给出相应的处理建议？如果书中能够提供一些关于主动学习、强化学习等先进AI技术在AIOps中的应用案例，那就更好了，因为这些技术能够让AIOps系统不断地学习和进化，变得越来越“聪明”。
评分一个运维人员的工作总结，也行
评分罗列一些开源组件的功能原理，罗列的一推算法，真正关于一些智能运维的功能该怎么做就含糊带过，新浪的智能运维系统也是一笔带过，这年头写书都这么随意了吗？从零搭建？能搭起来我跟你姓。写荐序的那几人什么收了多少钱？对得起社区吗？
评分知识百科编辑
评分百度内容大汇总？
评分知识百科编辑
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有