智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统 计算机与互联网 书籍pdf下载

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简介:智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统 计算机与互联网 书籍
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内容介绍

  商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统 计算机与互联网 书籍
作者：彭冬
定价：79.0
出版社：电子工业出版社
出版日期：2018-07-01
ISBN：9787121346637
印次：
版次：
装帧：平塑
开本：小16开

  内容简介
本书将全面完整地介绍智能运维的技术体系，以及大企业的智能运维实践经验，让读者更加了解运维技术的现状和发展方向，在实践中能够有所借鉴。同时，也能帮助运维工程师在一定程度上了解到机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。全书共分4篇。第1篇运维发展史，将阐述当前运维的发展现状及面临的技术挑战；第2篇智能运维基础设施，将讲述大数据场景下的数据存储、大数据处理和分析的方法与经验，以及海量数据多维度多指标的处理分析技术；第3篇智能运维技术详解，将关注在新时期大数据时代下，如何进行智能化的运维体系建设；第4篇技术案例详解，为大家梳理了通过开源框架ELK快速构建智能监控系统的整体方案，还将分享微博平台和微博广告两个不同业务场景下智能监控系统的技术实践。

  目录

目录
第1篇　开门见山：运维发展史??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 第1章　运维现状 2

1.1　运维工程 2

1.1.1　认识运维 2

1.1.2　主要职责 4

1.1.3　运维技术 5

1.2　运维发展历程 6

1.2.1　人工阶段 6

1.2.2　工具和自动化阶段 7

1.2.3　平台化阶段 7

1.2.4　智能运维阶段 8

1.3　运维现状 9

1.3.1　故障频发 9

1.3.2　系统复杂性 10

1.3.3　大数据环境 12

1.4　本章小结 14

1.5　参考文献 14
第2章　智能运维 15

2.1　海量数据的存储、分析和处理 16

2.2　多维度、多数据源 18

2.3　信息过载 19

2.4　复杂业务模型下的故障定位 21

2.5　本章小结 22

2.6　参考文献 22
第2篇　站在巨人肩上：智能运维基础设施??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ? 第3章　开源数据采集技术 25

3.1　数据采集工具对比 25

3.2　轻量级采集工具Filebeat 26

3.2.1　Filebeat工作原理 26

3.2.2　Filebeat的安装与配置 28

3.2.3　启动和运行Filebeat 38

3.3　日志采集解析工具 38

3.3.1　Logstash工作原理 39

3.3.2　安装Logstash 40

3.3.3　配置Logstash 41

3.3.4　启动Logstash 49

3.4　本章小结 49

3.5　参考文献 50
第4章　分布式消息队列 51

4.1　开源消息队列对比与分析 51????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? ? 4.1.1　概述 51

4.1.2　ZeroMQ 51

4.1.3　ActiveMQ 52

4.1.4　RocketMQ 52

4.1.5　Kafka 53

4.2　Kafka安装与使用 53

4.2.1　组件概念 53

4.2.2　基本特性 53

4.2.3　安装与使用 54

4.2.4　Java API使用 55

4.3　案例分析 57

4.3.1　日志采集 58

4.3.2　实时结算 58

4.3.3　实时计算 58

4.4　本章小结 58

4.5　参考文献 59
第5章　大数据存储技术 60

5.1　传统数据存储 60

5.1.1　传统应用的架构 60

5.1.2　传统存储的运行机制 61

5.1.3　传统存储带来的问题 62

5.2　基于HDFS的分布式存储 63

5.2.1　分布式存储的定义 63

5.2.2　HDFS的基本原理 64

5.2.3　HDFS架构解析 65

5.2.4　HDFS优势 66

5.2.5　HDFS不适合的场景 67

5.3　分层存储 68

5.3.1　数据仓库 68

5.3.2　数据仓库分层架构 70

5.3.3　分层存储的好处 73

5.4　案例分析 73

5.4.1　数据存储架构 73

5.4.2　数据仓库建模 74

5.4.3　常见的存储问题及解决方案 80

5.5　本章小结 80

5.6　参考文献 80
第6章　大规模数据离线计算分析 82

6.1　经典的离线计算 82

6.1.1　Linux神级工具sed和awk 82
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√ 直接来自新浪微博智能运维团队多年前瞻探索与生产实践，技术思路可落地，解决方案有说服力。

√ 面向运维热点方向，详细分析底层原理，全面梳理技术体系，完整呈现从方法创新到工具化实践。

√ 以微博监控为例，从运维平台大数据处理到架构设计原理，从运维工程师到自动化智能监控专家。

√ 有 AIOps 模型|算法，有异常检测|根因分析|时序预测等运维实践，结合工程架构与算法实践。
 

  媒体评论

本书是对AIOps的深度细化和技术补充，相关实践可落地，很有说服力。
—— 萧田国? 运维社区发起人 AIOps标准及白皮书发起人
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AIOps是运维领域的极大热点，本书对底层技术进行详细分析，并结合微博场景提供大量实战案例，有参考价值。
—— 裴丹 清华大学计算机系长聘副教授 青年千人 美国AT&T研究院前主任研究员 智能运维算法专家
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本书作者对智能运维技术体系进行全面梳理，完整呈现从思路到工具再到实践的全过程。
—— 王鹏云? 多盟联合创始人? 蓝色光标技术创新孵化中心总经理
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本书从大数据技术讲到AI运维，详细介绍实施智能运维依赖的基础设施和架构技术，兼具参考性与实性。
—— 梁定安? 腾讯运维技术总监 专家工程师
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本书可作为运维工程师提升运维水平的重要参考，也可作为通过运维 AI向自动化智能运维发展的依据。
—— 钟华? 美团打车技术研发部负责人
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本书介绍异常检测、根因分析、时序预测等智能运维实践经验，并梳理了其两大基石：大数据和机器学习。
—— 饶琛琳? 日志易产品总监? 前新浪微博系统架构师
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从运维平台大数据处理到架构设计原理，再到AIOps相关模型和算法，将智能运维工程架构与算法实践结合。
—— 陈晓峰? 火币集团副总裁
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本书系统介绍大数据采集、存储、处理、计算及策略应用各环节，并以微博监控为案例展示了监控平台建设实践。
—— 陆沛? 滴滴打车SRE团队负责人 技术专家