必示智能运维AIOps学习资料

发布时间：2019-10-25 09:02:00

AIOps，即智能运维，是以人工智能技术赋能IT运维行业，通过机器学习的方法来提升运维效率，让企业可以从复杂的IT软硬件和海量监控数据中自动、准确、快速地发现异常、定位故障、预测风险，提高企业IT系统可用性和运维效率。随着大数据技术、人工智能技术的蓬勃发展，越来越多的领域都在尝试使用新技术进行业务能力的提升。技术的持续创新使用，带来支撑软件的不断变化和迭代，也对IT系统服务提出越来越高的要求。这就需要AIOps的新技术、新思路、新体系来更智能化地为各行业的运维工作保驾护航。

然而智能运维作为一项新兴的垂直领域技术，目前相关学习材料还不是非常系统。为了便于更多人能更容易地了解、学习、实践智能运维，我们汇总、筛选了一系列精品学习资料，供大家参考。（本文持续更新，将分享最新的落地实践案例，敬请关注）

前沿观点
★ 智能运维发展趋势
《清华裴丹 | AIOps九大发展趋势》

★ AIOps产业实践前沿
《多场景、可编排智能运维平台落地实践》

★ 当前AI技术的能力边界，对智能运维应有的客观预期
《张钹、朱松纯、黄铁军等同台激辩：人工智能的“能”与“不能”》

★ AIOps白皮书
《企业级AIOps实施建议白皮书》
《金融业AIOps实施建议白皮书》

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学术精选
★ 清华大学NetMan智能运维实验室文章精选

★ 清华大学智能运维研究生课程课件
AIOps Fall2018 研究生课程及课件汇总（英文）

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* 作者为Weibin Meng, Ying Liu、Yichen Zhu，发表于2019年的IJCAI。

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《Taking the Blame Game out of Data Centers Operations with NetPoirot》* 作者为Behnaz Arzani、Selim Ciraci、Boon Thau Loo，发表于2016年的ACM SIGCOMM。

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《Rapid and Robust Impact Assessment of Software Changes in Large Internet-based Services》* 作者为Shenglin Zhang、Ying Liu、Dan Pei，发表于2015年的ACM CoNEXT。

★ 容量管理调度相关
《Quasar: Resource-Efficient and QoS-Aware Cluster Management》* 作者为Christina Delimitrou、Christos Kozyrakis，发表于2014年的ASPLOS。

★ 告警聚合相关
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