前 言
本书背景
近年来,随着云计算、大数据和人工智能技术的广泛应用,传统运维模式在应对复杂IT系统时逐渐显现出局限性。智能运维(AIOps)作为运维领域的新兴方向,尝试通过引入机器学习、自动化分析等技术来提升运维效率,但其理论体系和技术实践仍在不断演进中。
我们编写本书的初衷是为读者提供一个相对系统的智能运维学习参考。书中内容基于现有的AIOps技术实践整理而成,虽然力求全面,但受限于编者的水平和智能运维领域的发展速度,难免存在不足之处。我们期待通过本书抛砖引玉,与广大读者共同探讨智能运维的未来发展方向。
本书目的
本书旨在为读者构建智能运维领域的系统性学习路径,通过理论与实践相结合的方式,帮助不同背景的读者掌握AIOps的核心技术。本书注重知识体系的完整性和实践指导性,力求使学术研究者获得理论支撑,同时让工程实践者掌握落地方法,推动智能运维技术在实际工作场景中的应用与创新。
本书内容概述
本书系统介绍智能运维(AIOps)的核心技术与实践应用,内容涵盖智能运维的基本概念、技术框架、开发环境搭建等基础知识,并深入讲解数据采集与存储、数据预处理、机器学习、深度学习等关键技术。书中特别设计了日志异常检测、微服务根因定位、网络流量异常检测等典型运维场景的实战案例,通过Python代码帮助读者掌握智能运维的实践方法。
本书特点
(1)理论与实践相结合:不仅讲解算法原理,还提供完整的代码实现和案例分析。
(2)案例驱动:围绕真实运维场景(如日志分析、故障定位等)展开,增强实用性,方便读者在类似的场景中直接借鉴。
(3)内容安排循序渐进:从基础环境搭建到高阶算法应用,适合不同水平的读者学习。
(4)开源工具支持:采用Python、scikit-learn、PyTorch等主流技术栈,确保可复现性。
本书配套资源
本书配套实例源码、PPT课件与教学大纲,读者使用自己的微信扫描右侧的二维码即可获取。如果在阅读过程中发现问题或有任何建议,请下载资源中提供的相关电子邮箱或微信进行联系。
本书适合的读者
本书采用循序渐进的方式组织内容,从基础概念到算法原理再到工程实践,既适合作为高校智能运维课程的教材,也可供运维工程师和开发人员参考使用。书中提供的Ubuntu环境配置指南、Python编程示例和智能运维示例代码,能够有效降低学习门槛,使读者快速上手并应用于实际工作场景。
作者与鸣谢
本书作者苏娜、孙琳和王鸽均为高校计算机专业教师,主要从事智能运维、大数据分析与挖掘等方面的研究和教学工作。
本书的编写得到了众多专家、同行以及开源社区的大力支持,在此表示衷心的感谢。特别感谢裴厚清、徐力、刘文羽三位同学在实验验证和资料整理方面对本书作出的贡献。
同时,本书的顺利出版离不开清华大学出版社各位编辑老师的专业指导和辛勤付出,在此谨致谢忱。
我们诚挚欢迎广大读者提出宝贵意见和建议,以便在未来的版本中持续优化和改进。
作 者
2025年3月