如何跟上AIOps潮流，成长为一名优秀的运维工程师？

Posted 2021-04-24 StuQ

编辑｜Bella

近年来，人工智能技术备受关注，将AI引入IT运维领域，AIOps的概念由此应运而生。Gartner的报告宣称，到2020年，将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%。在这个数字的年代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值，要么已经让他们的运维团队不堪重负。

那就当下而言，我们应该如何理解AIOps？AIOps应该如何落地？又该如何跟上潮流，提升自身技能，通过AIOps支持更好的运维／运营呢？

9月上海举办的CNUTCon全球运维技术大会上，或许可以帮你找到答案！

大会以“智能时代的新运维”为主题，将向你展示关于运维的最新技术趋势和实践，并特设为期两天的会前深度培训帮你掌握落地经验。目前距大会开幕仅剩一个月，9折限时优惠，欢迎报名锁定席位。

宜信 | AIOps的核心技术之一：任务机器人如何在金融运维/运营中落地

近年来，人工智能技术备受关注，将AI引入IT运维领域，AIOps的概念由此而生。

本次分享是通过宜信技术研发中心在金融运维领域中如何引入人工智能技术的探索与实践，帮助大家了解哪些痛点适合引入人工智能技术，以及AIOps的关键技术之一：任务机器人的概念和难点，希望为大家建立适合自身需求的AIOps应用场景提供思路和方法。

百度 | 基于日志trace的智能故障定位系统

结合机器学习技术的进步，百度实现了一套基于日志trace的智能故障定位系统及其背后的一套技术方案，最终能够实现WQPS/sec的PV根因定位能力，并能够根据根因做统计上的多维度汇聚，该系统应用于百度核心搜索系统，极大的提升了重大异常问题定位效率。

阿里 | 机器学习在大规模服务器治理复杂场景的实践

我们今天面临的问题，云、支付和交易的程序通过虚拟化打散在百万级的服务器上， 面对如此庞大的基础设施， 传统的运维方法受到了极大地挑战。海量告警无法及时处理、脏数据影响定位、批量问题如何提炼。

本话题主要分享在无高质量样本的情况下，通过关联分析和异常检测算法，构建算法闭环。自动迭代，让批量问题的预测精度不断提高。打通故障定位和装机系统，提供从发现 → 定位 → 跟踪 → 修复的一站式解决方案。

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会前深度培训

在云2.0时代，传统IT部署上线、人肉运维已成为过去式。运维已经向智能化、流程化和全局化模式转变。再加上，随着人工智能的飞速发展，“威胁论”也随之袭来——传统运维是不是快要被淘汰了？如何去做更智能的活，当下很多运维人在不断思考和探寻更多可行性方案。

为了更好的解决企业有关 DevOps 的需求，我们依托CNUTCon全球运维技术大会，特设了为期2天（9月8日—9日）的深度培训。让参会者在会前9月8日—9日两天的时间里，跟随一线技术大咖学习DevOps如何在企业落地，DevOps 环境下如何跨部门协作，如何利用机器学习来进行快速监控和排障等更多实战技术。

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彩蛋

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