智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统

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，将重关注在新时期大数据时代下，如何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。
【推荐语】
√ 直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，完美结合工程架构与算法实践。
【作者】
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、区块等方向。在加微博之前，曾就职于百度负责大数据平台建设，曾担任趣科技联合创始人兼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。