A. 智能运维纲要

A. 智能运维纲要
	概述
		优势
			大量的数据
			具体的业务场景
		条件
			行业领域知识
			算法知识：三个层面
				独立模块
				需要依赖于其他算法的
				系统性问题
			运维场景领域知识
		工程挑战
			没有高质量的标签数据
		历史
			手工运维
			自动化运维
			开发运维
			智能运维
		能力等级
			尝试应用
			单点应用
			串联应用
			能力完备
			终极AIOps
	AIOps构建思路
		原子场景
		相似场景或者相同场景平台化
		不同类似场景的串联
		更高级场景的串联，真正的AIOps
	AIOps建模服务能力
		数据输入
			用户数据
			样本库
		数据准备
			SQL/表达式
			代码编辑
			分组
			关联
			分支路由
		算法库
			特征工程
			机器学习
			深度学习
			时间序列
			文本处理
		模型构建工具
			效果评估
			统计分析
			数据探索
			参数调优
			模型选择
		计算任务调度管理工具
			实时任务
			离线任务
			API调用任务
			交互式任务/交互式引擎
		AI模型应用
			离线应用
			实时应用
			API调用应用
	常见应用场景
		效率提升方向 
			智能变更
			智能问答
			智能决策
			容量预测
		质量保障方向
			异常检测
			故障诊断
			故障预测
			故障自愈
			报警过滤
		成本管理方向
			成本优化
			资源优化
				弹性伸缩
			容量规划
			性能优化
	常见解决方案
		数据采集
			硬件资源采集
			业务数据采集
			日志
			服务状态
			性能跟踪
		数据存储
			时序数据：时序数据库，例如 OpenTSDB
			日志：分布式搜索引擎，例如 ElasticSearch
		数据分析
			异常检测
				日志分析
					日志标准化
					日志事件提取
				指标异常检测
			根因分析
				模糊逻辑推理
			故障预测
				模糊逻辑推理
				预测算法
	关联业务
		报表系统
		自动化测试平台