课程概述
AIOps Foundation™ 课程全面介绍 AIOps 的历史起源、核心技术、关键概念、组织应用与落地路径。课程围绕 大数据、机器学习、自动化、优化算法 如何融合进入 IT 运维场景展开,帮助学员理解 AIOps 在云原生时代为何成为 IT 运维与数字化企业的关键能力。
本课程覆盖:
- AIOps 的背景、发展、模型与技术基础
- 大数据与机器学习的核心原理
- AIOps 与 MLOps、DevOps、SRE 的关系
- 在组织中落地 AIOps 所面临的挑战与策略
- 如何量化 AIOps 带来的成果与价值
- 典型 AIOps 使用场景与业务价值
- 如何规划和实施 AIOps 项目
课程包含丰富案例、模板、练习和工具,帮助学员真正理解并掌握企业 AIOps 实施所需的关键能力。
本课程将帮助学员顺利通过 AIOps Foundation™ 国际认证考试。
课程对象
本课程适合所有希望理解 AIOps 基础概念和应用的人,包括但不限于:
- IT 运维人员(IT Operations)
- 云工程师、数据工程师、数据科学家
- DevOps / SRE 工程师
- AIOps 架构师、AIOps 工程师
- 软件工程师、系统集成人员
- IT 经理、IT 总监、IT 团队负责人
- IT 安全分析师
- 产品负责人、Scrum Master
- 企业数字化、技术管理人员
- 关注 AIOps 平台与工具的从业者
课程目标
完成本课程后,学员将能够:
- 掌握 AIOps 的历史、发展背景和技术演进
- 理解 AIOps 的核心概念与原则
- 理解大数据、人工智能与 AIOps 的关系
- 识别 AIOps 与 MLOps 的联系与差异
- 了解 AIOps 实施带来的组织价值与收益
- 掌握 AIOps 落地所需的心态、协作与能力转变
- 学会使用行业标准指标量化 AIOps 成效
- 理解组织实施 AIOps 的常见挑战与应对策略
- 了解 AIOps 在组织中可能面临的趋势、风险与伦理挑战
课程收益
本课程助你构建 AIOps 系统认知,掌握其核心概念、技术原理及与 DevOps/SRE/MLOps 的关联。深入理解大数据与机器学习在运维场景的应用,学会用行业标准指标量化成效。掌握 AIOps 项目落地路径与挑战应对策略,适配组织文化变革。助力顺利通过 AIOps Foundation™国际认证,提升职业竞争力。同时为企业注入智能运维能力,优化运维效率与系统稳定性,支撑数字化转型。
课程时长2天
课程大纲
课程导入
什么是 AIOps Foundation
AIOps 的角色、背景与目标 |
模块一:AIOps 基础(AIOps Foundation)
AIOps 的历史与前身
AIOps 的定义与核心内涵
AIOps 与传统 IT Operations Analytics 的差异
AIOps 的核心技术:大数据 + 机器学习
AIOps 系统的关键阶段
与 DevOps / SRE / MLOps 的重叠关系 |
模块二:AIOps 在组织中的角色
数字化驱动与行业趋势
AIOps 与 DevOps 的结合
AIOps 在 SRE 中的价值
AIOps 与 IT 安全的关系
数据、遥测、系统复杂性的演进
新视角:基于机器学习理解系统状态 |
模块三:核心技术——数据(Big Data)
什么是大数据?
大数据 5V 特征解析
大数据的技术特征与架构
AIOps 的数据来源与类型
异构数据与多源数据处理 |
模块四:核心技术——机器学习(Machine Learning)
人工智能与机器学习基础
监督学习 vs 无监督学习
机器学习与数据分析的区别
模型训练与算法基础
AIOps 与未来人工智能发展
AIOps 与数据分析的异同 |
模块五:AIOps 与运维指标(Operations Metrics)
运维指标体系与核心意义
跨系统的关键指标
SLA、SLO、SLI
事件相关指标:MTTD / MTTA / MTTR / MTBF
如何量化事件
AIOps 如何提升运维指标表现 |
模块六:AIOps 使用场景与组织心态(Use Cases & Mindset)
从被动响应到主动预测
传统运维的“反应式”特征
决策从确定性到概率化
AIOps 的典型使用场景深度分析
AIOps 带来的组织文化变化
基于 AIOps 的预测性运维 |
模块七:AIOps 成效评估(Evaluating Impact)
AIOps 与 IT 运维指标的关系
AIOps 对 DevOps / SRE 的价值体现
如何提高 AI 准确率
AIOps 系统可见性的重要性
如何跟踪 AIOps 对业务的影响
AIOps 对事件指标与 DORA 指标的提升 |
模块八:AIOps 在组织中的实施(Implementation)
AIOps 的常见落地挑战
机器学习的伦理与风险
AIOps 项目实施路径
数据质量与流程建设
组织文化与协作模式
数据监管与隐私要求
机器学习偏差(Bias)
用户数据安全与合规 |
关于考试信息
- 题型:40 道单选题
- 时长:60 分钟
- 及格分数:65%
- 通过后获得 AIOps Foundation™ 国际认证证书
- 认证由 DevOps Institute / PeopleCert 统一管理
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