总体认为这是一本不错的工具书:综合罗列了各种方法和工具,同时基于微博的业务深入介绍了场景。本书的结构主要是四各部分:现状和定义、依托的技术和工具、结合场景的技术、基于微博的实际案例。工具书都需要实际操作和使用,所以进行一些摘抄,以便将来查阅:
585:表1-2 运维在产品研发的生命周期中的主要职责
591:表1-3 运维涉及的常见技术和框架
734:图2-1 智能运维平台逻辑架构图
816:日志标准化:日志包含所约定的内容、格式,能标识自己的业务线、服务层级等。
全链路追踪:TraceID或者RequestID应该能从发起方透传到后端,标识唯一请求。
SLA规范化:采用统一的SLA约定,比如都用“响应时间”来约定性能指标,用“慢速比”来衡量系统健康度。
816:故障定位又称为告警关联(Alarm Correlation)、问题确定(Problem Determination)或根源故障分析(Root Cause Analysis),是指通过分析观测到的征兆(Symptom),找出产生这些征兆的真正原因。
835:在大数据存储和分析处理方面,Google的“三驾马车”(Google公开发布了关于GFS、MapReduce和BigTable的三篇论文),以及其在开源界对应的HDFS、Hadoop和HBase,对互联网企业产生了极大的影响。
1589:图5-4 数据仓库分层架构示意图
1636:图5-5 数据存储架构图
1828:图6-5 MapReduce on Yarn的执行过程
2343:表8-2 主流时序数据库的优缺点
2751:图9-1 常见的机器学习框架的对比情况
3048:常见的进行时序数据聚合运算的工具
3139:概念聚类算法AOI(Attribute Oriented Induction,基于属性的归纳)
3213:图10-10数据关联整体架构示意图
3714:ARIMA模型的全称为自回归移动平均模型(Auto-Regressive Integrated Moving Average Model)
3907:图13-12LSTM示意图
4500:图15-5基于机器学习的趋势预测架构示意图
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![“智能运维:从0搭建大规模分布式AIOps系统”,作者:[彭冬, 朱伟, 等]](https://images-cn.ssl-images-amazon.cn/images/I/51RBtkbE4QL._SX260_.jpg)
智能运维:从0搭建大规模分布式AIOps系统 Kindle电子书
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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,将重点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,将重点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,将重点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。编辑推荐
首著惊爆降临 荟萃微博自动化实践精华 腾讯|滴滴|美团|清华产学界翘楚瞩目力荐 智能运维即未来 AIOps时代开启作译者简介
彭冬:微博广告基础架构团队负责人、技术专家,商业大数据平台及智能监控平台发起人,目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台(D+)等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前,曾就职于百度负责大数据平台建设,曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学,曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文,拥有9项发明专利。朱伟@kimi:微博广告SRE团队技术负责人,高级运维工程师,2016年4月加入微博,目前主要负责微博广告智能监控报警平台和服务治理等项目的建设与研究。刘俊:微博平台部监控技术负责人,负责微博平台、PC微博大规模监控系统的建设,主要关注实时大数据、运维自动化、智能化方向。2014年加入微博,之前曾在新浪、搜狐等公司从事运维监控方面的工作。王莉:University of Georgia硕士研究生,主要研究用机器学习方法,识别植物被水淹没的季节性规律,研究成果已发表在SCI高影响因子期刊。2017年加入微博广告团队,致力于用数据分析和机器学习模型,优化广告业务策略,洞悉商业价值。陆松林:微博广告数据仓库负责人,高级研发工程师,先后就职于搜狐、爱奇艺,主要研究数据仓库、数据治理相关技术。车亚强:微博广告大数据开发工程师,曾在百度外卖负责实时流、微服务相关研发工作,目前主要研究方向为实时流、微服务架构设计。基本信息
- ASIN : B07GB128H4
- 出版社 : 电子工业出版社; 第1版 (2018年8月9日)
- 出版日期 : 2018年8月9日
- 品牌 : 电子工业出版社
- 语言 : 简体中文
- 文件大小 : 11007 KB
- 标准语音朗读 : 未启用
- X-Ray : 未启用
- 生词提示功能 : 未启用
- 纸书页数 : 398页
- 亚马逊热销商品排名: 商品里排第70,104名Kindle商店 (查看商品销售排行榜Kindle商店)
- 商品里排第358名软件工程及软件方法学
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