人工精选AIOps智能运维应用实践-基于企业真实项目案例
这门课的主题是 AIOps，也就是把运维工作里那些重复、靠人盯的环节，交给程序去判断和处理。它不讲空泛的概念，而是拿企业里的真实项目当例子，走一遍从数据采集、异常发现到告警收敛的流程。如果你现在做的是传统运维，每天在服务器、日志和监控面板之间来回切换，想弄清楚 AIOps 到底能替你做掉哪些活，这门
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这门课的主题是 AIOps，也就是把运维工作里那些重复、靠人盯的环节，交给程序去判断和处理。它不讲空泛的概念，而是拿企业里的真实项目当例子，走一遍从数据采集、异常发现到告警收敛的流程。如果你现在做的是传统运维，每天在服务器、日志和监控面板之间来回切换，想弄清楚 AIOps 到底能替你做掉哪些活，这门课值得先看两节再决定要不要跟完。
它解决的是哪类工作场景
日常运维最耗人的不是修故障，而是判断故障。指标一多，阈值告警就会泛滥，真正的问题反而被淹没。这门课处理的就是这个环节：怎么把分散的指标、日志和事件汇总起来，用程序做基线判断，把明显正常的波动过滤掉，只留下需要人介入的部分。另一个场景是根因定位，一个服务出问题，往往牵出一串上下游，课程会带你用项目里的实际数据去还原这种链路关系，而不是停在画架构图的层面。学完之后，你至少能说清楚一套 AIOps 流程里，哪些步骤靠规则就够，哪些必须上模型。
适合什么基础，先看哪几块
课程涉及 Python 编程、Linux 运维、Docker 与容器化、MySQL 这几块底层能力。如果你完全没写过代码，直接进项目部分会比较吃力，建议先把 Python 的数据处理和 Linux 常用命令补一补。有运维经验但编程弱的人，重点放在脚本和数据处理那几节；有开发背景但没碰过运维的人，反过来要先理解监控指标和日志的采集方式。学习顺序上，前面的基础概念和工具环境部分不要跳，那是后面项目跑通的前提。中段的异常检测和告警处理是核心，建议放慢速度。最后的综合实战用来串起整条链路，可以等前面都跑顺了再进。
学完能独立做什么，资料怎么配合
比较现实的目标是：你能独立搭起一套小规模的运维数据处理流程，把采集到的指标做清洗和特征处理，接一个异常检测逻辑，再把结果输出成可读的告警或报表。这套东西写进个人项目里，比只写「会用某个监控工具」有说服力。需要注意的是，这套资料只有视频，没有配套代码和文档，所以练习必须自己动手补。建议每看完两三节就停下来，用自己的机器复现一遍，把踩到的坑记成笔记，这些笔记在面试前回看比重新刷视频高效得多。视频里出现的环境和数据，尽量换成你自己能拿到的，哪怕规模小一点，跑通一次比看懂十次有用。
最后提醒一句：AIOps 不是把运维交给模型就完事，它仍然依赖你对系统和业务的判断。这门课给的是方法和一套可复现的流程，能不能落到你的实际工作里，取决于你愿不愿意把练习做完。
本套课程只有全套视频，暂无资料，介意勿下。
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《AIOps智能运维应用实践-基于企业真实项目案例》本套课程只有全套视频，暂无资料，介意勿下。【技能收获】学完可掌握：Python 编程、Docker / 容器化、Linux 运维、MySQL / 数据库。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（128 节）
AIOps智能运维应用实践-基于企业真实项目案例
课程目录
* 1-1 1-韩老师自我介绍-知己知彼-带你认识讲师.mp4
* 1-2 课程内容介绍.mp4
* 1-3 课程部分项目展示.mp4
* 1-4 领取课程资料说明.mp4
* 2-1 带你秒懂DevOps和AIOps.mp4
* 2-2 AIOps发展历程.mp4
* 2-3 传统运维和AIops智能运维区别.mp4
* 2-4 AIOps核心技术汇总.mp4
* 2-5 AIOps 在 DevOps、SRE、云运维中的作用.mp4
* 2-6 AIOps核心技术：日志和监控平台.mp4
* 2-7 AIOps核心技术：配置管理和自动化.mp4
* 2-8 AIOps核心技术：DevOps和CICD.mp4
* 2-9 AIOps核心技术：机器学习和深度学习等.mp4
* 2-10 AIOps平台介绍.mp4
* 3-1 安装和配置docker.mp4
* 3-2 制作alpine基础镜像.mp4
* 3-3 把Go代码基于dockerfile做成镜像.mp4
* 3-4 把Python代码基于dockerfile做成镜像.mp4
* 4-1 K8S基本介绍.mp4
* 4-2 k8s稳定版是哪个？.mp4
* 4-3 Linux、docker、k8s之间的关联性.mp4
* 4-4 k8s起源.mp4
* 4-5 传统运维转型之路.mp4
* 4-6 k8s适合哪些岗位学.mp4
* 4-7 k8s有哪些强大的功能.mp4
* 4-8 k8s架构及核心组件.mp4
* 4-9 k8s核心资源-理论为主.mp4
* 4-10 k8s应用领域.mp4
* 5-1 安装K8S-机器初始化.mp4
* 5-2 安装containerd容器运行时.mp4
* 5-3 安装和配置docker.mp4
* 5-4 安装kubelet-kubectl-kubeadm等软件包.mp4
* 5-5 安装k8s控制节点.mp4
* 5-6 安装k8s工作节点.mp4
* 5-7 安装k8s网络插件.mp4
* 5-8 测试k8s网络和coredns是否正常.mp4
* 5-9 必看-延长证书到100年.mp4
* 5-10 删除节点方法.mp4
* 6-1 安装harbor前的准备工作-签发证书.mp4
* 6-2 安装和配置harbor.mp4
* 7-1 在windows上安装python环境.mp4
* 7-2 在linux系统安装python环境.mp4
* 7-3 Python IDE开发工具介绍.mp4
* 7-4 安装和配置Python IDE：VsCode.mp4
* 7-5 编写第一个python代码：hello world.mp4
* 7-6 Python在AIOps领域的应用-日志分析.mp4
* 7-7 Python在AIOps领域的应用-故障预测与根因分析.mp4
* 7-8 Python在AIOps领域的应用-自动化运维.mp4
* 7-9 Python在AIOps领域的应用-资源优化与智能调度.mp4
* 7-10 Python在AIOps领域的应用-智能监控体系.mp4
* 7-11 课程小节.mp4
* 8-1 理论：prometheus基本介绍.mp4
* 8-2 理论：Prometheus特点.mp4
* 8-3 理论：采集数据的样本.mp4
* 8-4 理论：prometheus核心组件介绍.mp4
* 8-5 理论：prometheus工作流程.mp4
* 8-6 理论：prometheus和zabbix对比分析.mp4
* 8-7 理论：数据类型-Counter和Gauge.mp4
* 8-8 理论：数据类型histogram.mp4
* 8-9 理论：数据类型-summary.mp4
* 8-10 理论：prometheus可以监控哪些服务.mp4
* 8-11 理论：prometheus监控k8s说明.mp4
* 8-12 理论：Promql查询语言-选择器.mp4
* 8-13 理论：Promql函数.mp4
* 8-14 实操：在k8s集群安装node-exporter.mp4
* 8-15 实操：prometheus配置解析-抓取数据间隔.mp4
* 8-16 实操：基于k8s服务发现-监控物理机.mp4
* 8-17 实操：基于k8s服务发现-监控容器.mp4
* 8-18 实操：基于k8s服务发现-监控apiserver服务.mp4
* 8-19 实操：基于k8s服务发现-监控service的endpoint实例.mp4
* 8-20 实操：基于k8s服务发现：监控pod资源指标.mp4
* 8-21 实操：在k8s集群安装prometheus服务.mp4
* 8-22 实操：prometheus热加载.mp4
* 8-23 实操：安装和配置Grafana可视化界面.mp4
* 8-24 实操：Grafana可视化展示监控数据.mp4
* 8-25 实操：prometheus监控tomcat.mp4
* 8-26 实操：prometheus监控redis.mp4
* 8-27 实操：prometheus监控mysql.mp4
* 8-28 实操：prometheus监控mongodb.mp4
* 9-1 ELK基本介绍.mp4
* 9-2 EFK基本介绍.mp4
* 9-3 安装和配置es和kibana.mp4
* 9-4 安装和配置filebeat.mp4
* 9-5 kibana可视化展示审计日志.mp4
* 9-6 kibana可视化展示系统日志.mp4
* 9-7 收集Nginx日志并配置Kibana仪表盘展示数据.mp4
* 10-1 机器学习常用算法.mp4
* 10-2 案例 1：房价预测（线性回归）.mp4
* 10-3 案例 2：垃圾邮件分类（决策树）.mp4
* 11-1 变量-数据类型-运算符介绍.mp4
* 11-4 元组案例演示-创建商品信息.mp4
* 11-5 元组案例演示-创建订单状态.mp4
* 11-6 集合基本介绍.mp4
* 11-7 利用集合对邮箱去重.mp4
* 11-8 案例：统计单词出现的次数.mp4
* 11-9 if条件判语句的基本介绍.mp4
* 11-10 for和while循环基本介绍.mp4
* 11-11 批量数据备份与恢复.mp4
* 11-13 psutil模块：获取系统所有程序的pid和进程名.mp4
* 11-16 psutil模块：网络流量实时监控与性能优化.mp4
* 11-18 案例：基于subprocess模块检测nginx状态.mp4
* 12-1 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：导入相应的库.mp4
* 12-2 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：开启smtp服务器.mp4
* 12-3 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：控制程序退出逻辑.mp4
* 12-4 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：创建ssh链接.mp4
* 12-5 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：获取cpu使用率.mp4
* 12-6 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：获取占用cpu最多的进程.mp4
* 12-7 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：强制停止占用cpu最多的进程.mp4
* 12-8 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：发送邮件.mp4
* 12-9 案例1：自动检测Linux中高CPU占用进程并重启：kill掉占用高的进程.mp4
* 13-1 psutil+paramiko模块介绍.mp4
* 13-2 机器学习scikit-learn模块介绍.mp4
* 13-3 数据分析numpy模块介绍.mp4
* 13-4 图表模块matplotlib介绍.mp4
* 13-5 开发线性回归大模型预测cpu使用率.mp4
* 14-1 Python在DevOps领域的应用.mp4
* 14-2 DevOps体系建设流程.mp4
* 14-3 jenkins版本说明.mp4
* 14-4 安装jenkins2.426.3版本.mp4
* 14-6 配置jenkins从节点.mp4
* 14-8 编写Jenkins pipeline流水线.mp4
* 14-10 Jenkins可视化界面bluecoean使用.mp4
* 15-1 安装和配置tomcat服务.mp4
* 15-2 基于subprocess模块启动tomcat服务.mp4
* 15-3 基于subprocess模块停止tomcat服务.mp4
* 15-4 案例：定时监控Tomcat，自动重启停止服务.mp4
* 16-1 python tkinter库基本介绍.mp4
* 16-2 开发nginx图形界面：自动管理nginx服务.mp4
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