400-888-5228

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:

  1. 掌握 AIOps 的历史、发展背景和技术演进
  2. 理解 AIOps 的核心概念与原则
  3. 理解大数据、人工智能与 AIOps 的关系
  4. 识别 AIOps 与 MLOps 的联系与差异
  5. 了解 AIOps 实施带来的组织价值与收益
  6. 掌握 AIOps 落地所需的心态、协作与能力转变
  7. 学会使用行业标准指标量化 AIOps 成效
  8. 理解组织实施 AIOps 的常见挑战与应对策略
  9. 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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