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目录(2)

《智能运维:从0搭建大规模分布式AIOps系统》本书结合大企业的智能运维实践,全面完整地介绍智能运维的技术体系,让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时,帮助运维工程师在一定程度上了解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。本节为目录。

作者:彭冬/朱伟/刘俊来源:电子工业出版社|2018-11-27 11:57

目录(2)

8.3.3 Druid在微博广告监控平台中的应用  144
8.4 性能神器ClickHouse  147
8.4.1 什么是ClickHouse  147
8.4.2 ClickHouse的特性  148
8.4.3 ClickHouse的不足  149
8.4.4 安装配置ClickHouse  149
8.4.5 表引擎  153
8.4.6 函数支持  157
8.5 本章小结  160
8.6 参考文献  160
第9章 机器学习框架  161
9.1 简介  161
9.2 TensorFlow介绍  162
9.2.1 什么是TensorFlow  162
9.2.2 注册送300元打到2000安装  162
9.2.3 “Hello TensorFlow”示例  166
9.3 TensorFlow进阶  166
9.3.1 基础理论  167
9.3.2 模型准备  169
9.3.3 训练数据  169
9.3.4 模型训练  171
9.3.5 生成seq2seq句子  174
9.3.6 运行演示  175
9.4 本章小结  178
9.5 参考文献  179
第3篇 运维新时代:智能运维技术详解
第10章 数据聚合与关联技术  182
10.1 数据聚合  182
10.1.1 聚合运算  183
10.1.2 多维度聚合  186
10.2 降低维度  188
10.2.1 将告警聚合成关联“事件”  189
10.2.2 减少误报:告警分类  190
10.3 数据关联  192
10.4 实时数据关联案例  193
10.4.1 设计方案  193
10.4.2 效果  195
10.5 本章小结  195
10.6 参考文献  195
第11章 数据异常点检测技术  196
11.1 概述  196
11.2 异常检测方法  198
11.2.1 基于统计模型的异常点检测  199
11.2.2 基于邻近度的异常点检测  202
11.2.3 基于密度的异常点检测  203
11.3 独立森林  204
11.4 本章小结  207
11.5 参考文献  207
第12章 故障诊断和分析策略  208
12.1 日志标准化  209
12.2 全链路追踪  210
12.3 SLA的统一  210
12.4 传统的故障定位方法  211
12.4.1 监控告警型  211
12.4.2 日志分析型  212
12.5 人工智能在故障定位领域的应用  213
12.5.1 基于关联规则的相关性分析  213
12.5.2 基于决策树的故障诊断  217
12.6 本章小结  222
12.7 参考文献  222
第13章 趋势预测算法  223
13.1 移动平均法  223
13.2 指数平滑法  224
13.3 ARIMA模型  226
13.3.1 简介  226
13.3.2 重要概念  226
13.3.3 参数解释  228
13.3.4 建模步骤  230
13.3.5 ARIMA模型案例  232
13.4 神经网络模型  236
13.4.1 卷积神经网络  236
13.4.2 循环神经网络  238
13.4.3 长短期记忆网络  239
13.4.4 应用说明  241
13.5 本章小结  241
13.6 参考文献  242
第4篇 智能运维架构实践:技术案例详解
第14章 快速构建日志监控系统  244
14.1 Elasticsearch分布式搜索引擎  244
14.1.1 基本概念  244
14.1.2 分布式文档存储与读取  248
14.1.3 分布式文档检索  250
14.1.4 分片管理  252
14.1.5 路由策略  254
14.1.6 映射  255
14.2 可视化工具Kibana  258
14.2.1 Management  260
14.2.2 Discover  260
14.2.3 Visualize  262
14.2.4 Dashboard  263
14.2.5 Timelion  263
14.2.6 Dev Tools  264
14.3 ELK搭建实践  265
14.3.1 Logstash安装配置  265
14.3.2 Elasticsearch集群安装配置  266
14.3.3 Kibana安装配置  273
14.4 本章小结  274
14.5 参考文献  274
第15章 微博广告智能监控系统  275
15.1 背景介绍  275
15.1.1 监控指标体系  275
15.1.2 功能设计原则  276
15.2 整体架构  277
15.3 核心功能分析  278
15.3.1 全景监控  278
15.3.2 趋势预测  281
15.3.3 动态阈值  285
15.3.4 服务治理  285
15.4 本章小结  287
第16章 微博平台通用监控系统  288
16.1 背景  289
16.2 整体架构  290
16.3 核心模块  291
16.3.1 数据采集(Logtailer)  291
16.3.2 数据路由(Statsd-proxy)  293
16.3.3 聚合运算(Statsd)  294
16.3.4 数据分发(C-Relay)和数据存储  294
16.3.5 告警模块  295
16.3.6 API设计  299
16.3.7 数据可视化  300
16.4 第三方应用  301
16.4.1 决策支持系统  301
16.4.2 运维自动化  302
16.4.3 成本分析和容量日报  302
16.4.4 机器学习  302
16.5 本章小节  302
附录A 中国大数据技术大会2017(BDTC 2017)CSDN专访实录  303


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