课程简介

随着企业数字化转型的加速，大数据技术和AI技术的推进，运维管理变得更加智能化。传统的运维方式在监控、问题发现、告警以及故障处理等各个环节均存在明显不足，需要大量依赖人的经验、工作效率低下，并且在数据采集、异常诊断分析、告警事件以及故障处理的效率等方面都有待提高。

智能运维技术作为研发数字化转型的重要手段之一，其应用已非常成熟，但企业在实际落地过程中还是面临重重挑战，对于在组织内转换运维观念，与现有工具结合，提高数据分析效率、实现运维自动化、保障数据安全等问题，都有许多应用实践和经验总结。AIOps的发展趋势需重视传统企业面临的运维痛点，才能更好的支持企业数字化转型，最终达到解决运维效率低下、问题排查周期长、人工成本高昂等运维难题。

本次分享将团队在建设和运维过程中的实践经验的总结，聚焦在智能运维落地场景实践上，解读智能运维的建设和运维过程中的思考和转化。包括智能运维的整体规划、体系架构、实施过程、管理方案等。帮助到更多传统企业了解智能运维（AIOps）技术，提高运维效率和质量，实现企业数字化转型的目标。

本次分享结合eBay基于Istio的应用网关的大规模生产化实践，将eBay Istio生产化部署的架构设计，支持多集群，多环境，多网关的的部署方式呈现，同时通过定义一套eBay内部的API资源在联邦级别管理多种流量治理的社区API资源，实现整个流量治理的生态迁移以及应用流量平滑迁移到Istio.最终在大规模实践中遇到了一些挑战揭示。

课程收益

1.目标：

1) 中大型企业IT在规划和实施智能运维（AIOps）的实践过程

2) 智能运维场景的应用实践案例

3) 探讨AIOps相关的实践和思考，AIOps充分结合了人工智能、机器学习、大数据分析、自动化工具等技术，实现运维效率的提升。

2.成功要素：

1) 符合企业实际的AIOps规划和路线图

2) 人员能力的培养、组织心智的转化要同步，或先于技术和工具

3) 管理过程中要不断衡量业务价值，获得业务或管理层的支持

3.启示

将故障消灭在摇篮中，提质增效。把被动式故障处理变为主动式的风险预防，且是主动+智能方式，让IT更好地适应业务不断变化的需求，高质量的让业务以更快捷的速度应对市场和用户的变化。

受众人群

运维工程师、数据库开发人员、数据管理主管领导、数据管理团队、数据相关项目的解决方案提供者等

课程周期

0.5天（3H） 

课程大纲