极客 AIOps训练营

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├─AIOps训练营
│  ├─0.开营及直播
│  │    开营直播 – 01.mp4
│  │    AIOps训练营直播答疑-9.21.mp4
│  │    AIops训练营直播答疑-10.19.mp4
│  │    AIOps训练营直播答疑11.23.mp4
│  │    AIOps训练营直播答疑12.8.mp4
│  │    AIOps训练营直播答疑回放9.7.mp4
│  │
│  ├─1.云原生基础
│  │    1.从精益、敏捷、DevOps到AIOps.mp4
│  │    2.什么是AIOps.mp4
│  │    3.IaC和Terraform概述.mp4
│  │    4.Terraform核心命令.mp4
│  │    5.Terraform案例演示.mp4
│  │
│  ├─2.容器和K8s入门
│  │    1.深入Dockerfile和镜像构建.mp4
│  │    2.Dockerfile的最佳实践.mp4
│  │    3.初级应用定义：Manifest.mp4
│  │    4.微服务示例应用的设计和实现.mp4
│  │    5.应用定义：Helm入门和实战.mp4
│  │    6.应用定义：Kustomize入门和实战.mp4
│  │
│  ├─3.AIOps入门
│  │    1.PromptEngineering入门和实战.mp4
│  │    2.ChatCompletions、Memory、JSONMode实战.mp4
│  │    3.FunctionCalling实战.mp4
│  │    4.Fine-tuning实战.mp4
│  │    5.检索增强生成（RAG、GraphRAG）实战.mp4
│  │    6.本地部署常见开源模型并推理.mp4
│  │
│  ├─4.Agent入门
│  │    1.Agent的四种设计模式.ts
│  │    2.Agent开发实战（一）.ts
│  │    3.Agent开发实战（二）.ts
│  │    4.Agent开发实战（三）.ts
│  │
│  ├─5.Client-go入门及实战
│  │    1.Client-go简介和配置.mp4
│  │    2.Client-go里的4种Client.mp4
│  │    3.实现一个Client-goWatch客户端.mp4
│  │    4.Informers、Indexer、Workqueue.mp4
│  │    5.实现一个简单的KubectlgetCRD.mp4
│  │
│  ├─6.Client-go AIOps实战
│  │    1.GolangCLl实战：CobraSDK.mp4
│  │    2.从零开发ChatK8s命令行工具.mp4
│  │    3.从零开发K8sGPT故障诊断工具.mp4
│  │
│  ├─7.Kubernetes Operator入门
│  │    1.Operator概述.mp4
│  │    2.Kubebuilder实战一：实现类似KubeVelaApplication定义.mp4
│  │    3.Kubebuilder实战二：实现阿里云定时弹性伸缩器.mp4
│  │    4.OperatorSDK实战一：基于Helm开发Operator.mp4
│  │    5.OperatorSDKOLM.mp4
│  │    6.Operator最佳实践.mp4
│  │
│  ├─8.Operator AIOps实战
│  │    1.实战一：开发Operator调度GPU竞价实例资源池.ts
│  │    2.实战二：Operator实现大模型私有部署.ts
│  │    3.实战三：开发基于LLM的日志流监测Operator.ts
│  │    4.实战四：实现基于运维专家知识库故障排查Operator.ts
│  │
│  ├─9.训练流量预测模型实现自动扩容
│  │    1.AlOps模型训练和自动扩容（上篇）.mp4
│  │    2.AlOps模型训练和自动扩容（下篇）.mp4
│  │
│  ├─10.基于多Agent协同的Kubernetes故障自动修复
│  │    1.多Agent协同自动修复K8s故障（上篇）.mp4
│  │    2.多Agent协同自动修复K8s故障（下篇）.mp4
│  │
│  ├─11.Open Telemetry概述
│  │    1.OpenTelemetry简介.ts
│  │    2.OpenTelemetry的数据格式和组件.ts
│  │    3.OpenTelemetry数据流以及如何集成OpenTelemetry.ts
│  │
│  ├─12.Open Telemetry开发实战
│  │    1.Loki日志采集实战.mp4
│  │    2.Prometheus指标采集实战.mp4
│  │    3.集成OpenTelemetrySDK.mp4
│  │    4.打造日志、指标和分布式追踪三合一查询面板.mp4
│  │    5.零代码集成OpenTelemetry.mp4
│  │
│  ├─13.eBPF 概述
│  │    1.什么是eBPF.mp4
│  │    2.eBPF实现的技术细节.mp4
│  │    3.eBPFMap.mp4
│  │    4.XDP.mp4
│  │    5.eBPF相关的项目.mp4
│  │
│  └─14.eBPF零侵入可观测性开发实战
│       1.eBPFBCC实战.ts
│       2.通过eBPF+Beyla实现零侵入Metrices和Tracing.ts
│       3.借助eBPF、Cilium、Hubble实现零侵入可观测性.ts
│       4.借助eBPF+Flaco实时监测K8s安全威胁.ts
│
├─专栏课
│  ├─云原生基础架构实战课
│  │    开篇词｜云原生技术：变革基础架构的核动力.PDF
│  │    01｜发展历程：IaC过去、现在与未来展望.PDF
│  │    02｜主流IaC工具解析：你的最佳IaC工具选择指南.PDF
│  │    03｜Bottlerocket：为云原生而生的强大操作系统.PDF
│  │    04｜混合云：如何突破混合云落地的三大难点？.PDF
│  │    05｜GitOps：开启基础架构自动化新篇章.PDF
│  │    06｜云环境实战：快速启动Kubernetes集群.PDF
│  │    07｜GithubAction：打通IaC与GitOps的桥梁.PDF
│  │    08｜Tekton：探索IaC与GitOps的另一条路径.PDF
│  │    09｜集群组件管理：自动化之道，轻松管理百个集群.PDF
│  │    10｜KubernetesOperator：IaC配置管理的轻量级利器.PDF
│  │    11｜云成本真相：深入解析，打破“上云贵”认知.PDF
│  │    12｜KubernetesHPA：云原生应用扩缩容管理之道.PDF
│  │    13｜KEDA：基于事件驱动的自动扩缩容方案.PDF
│  │    14｜ClusterAutoscaler与Karpenter：集群容量扩缩容最佳实践.PDF
│  │    15｜精细化成本管理：两大工具助力降本增效.PDF
│  │    16｜云原生安全：不可忽视的关键因素.PDF
│  │    17｜Vault（一）：企业级敏感数据的守护者.PDF
│  │    18｜Vault（二）：阅后即焚功能实现解析.PDF
│  │    19｜Vault（三）：一站式证书管理解决方案.PDF
│  │    20｜OPA：为Kubernetes生态系统构建安全堡垒.PDF
│  │    加餐｜思考题参考答案.PDF
│  │    结束语｜实践出真知，拒绝盲从，拥抱云原生.PDF
│  │    结课测试｜来赴一场满分之约.PDF
│  │
│  └─云原生架构与GitOps实战
│       开篇词｜30-60K，转型云原生架构师和SRE需要哪些能力？.PDF
│       01｜如何将业务代码构建为容器镜像？.PDF
│       02-如何将容器镜像部署到K8s？.PDF
│       03-业务永不宕机，K8s如何实现自动扩容和自愈？.PDF
│       04｜如何借助GitOps实现应用秒级自动发布和回滚？.PDF
│       05｜K8s极简实战：示例应用介绍.PDF
│       06-如何使用命名空间隔离团队及应用环境？.PDF
│       07｜K8s极简实战（二）：如何为业务选择最适合的工作负载类型？.PDF
│       08｜K8s极简实战（三）：如何解决服务发现问题？.PDF
│       09｜如何迁移应用配置？.PDF
│       10-K8s极简实战（五）：如何将集群的业务服务暴露外网访问？.PDF
│       11｜K8s极简实战（六）：如何保障业务资源需求和自动弹性扩容？.PDF
│       12｜如何自动检查业务真实的健康状态？.PDF
│       13｜容器化：如何为不同语言快速构建多平台镜像？.PDF
│       14｜容器化：如何将镜像体积缩减90%？.PDF
│       15｜容器化：如何选择最适合业务的基础镜像？.PDF
│       16｜自动构建：如何使用GitHubAction构建镜像？.PDF
│       17｜自动构建：如何使用GitLabCI构建镜像？.PDF
│       18｜自托管构建：如何使用Tekton构建镜像？.PDF
│       19｜自托管构建：如何使用Harbor搭建企业级镜像仓库？.PDF
│       20｜应用定义：如何使用Kustomize定义应用？.PDF
│       21｜应用定义：如何使用Helm定义应用？.PDF
│       22｜如何使用ArgoCD快速打造生产可用的GitOps工作流？.PDF
│       23｜如何监听镜像版本变化触发GitOps？.PDF
│       24｜生产稳定的秘密武器：如何实施蓝绿发布？.PDF
│       25｜生产稳定的秘密武器：如何实施金丝雀发布？.PDF
│       26｜生产稳定的秘密武器：如何实施自动化渐进式交付？.PDF
│       27｜开发互不干扰，如何实现自动多环境管理？.PDF
│       28｜安全提升：GitOps在哪些环节需要关注安全问题？.PDF
│       29｜安全提升：如何解决GitOps的秘钥存储问题？.PDF
│       30｜应用健康：如何迅速判断业务状态和可用性？.PDF
│       31｜日志：如何搭建轻量云原生业务日志系统？.PDF
│       32｜监控：如何快速搭建业务HTTP健康状态监控？.PDF
│       33｜告警：如何搭建基于HTTP状态告警？.PDF
│       34｜GitOps开发循环慢，时间都去哪了？.PDF
│       35｜秒级开发体验，如何实现容器热加载和一键调试？.PDF
│       36｜作为开发者，如何更好地了解CNCF？.PDF
│       37｜我该从哪些方向了解云原生领域？.PDF
│       38｜GitOps为什么成为云原生交付的事实标准？.PDF
│       39｜GitOps最佳实践，ArgoCD凭什么脱颖而出？.PDF
│       40｜命令式和声明式，谁才是驱动云原生的“引擎”？.PDF
│       期末测试-来赴一场满分之约吧～.PDF
│       热点加餐｜AI绘图工具Midjourney鲜为人知的高级用法.PDF
│       结束语｜下一步，我该如何在公司落地GitOps？.PDF
│
└─资料
      AIops-mAIn.7z

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摘要：极客 AIOps训练营是一项面向企业IT运维人员与技术爱好者的高端培训项目，旨在通过系统化的课程设计和实践操作，全面提升学员在人工智能运维（AIOps）领域的能力。训练营涵盖了数据采集、智能分析、自动化运维以及系统优化等关键模块，通过理论与实战相结合的方式，让学员能够迅速掌握前沿技术并在实际工作中落地应用。课程设计注重实用性与创新性，通过案例驱动、实验操作和项目实战，使学员能够在解决真实问题中提升综合能力。同时，训练营还提供专家指导和社群互动，形成持续学习与技术交流的生态环境，为学员职业发展和企业数字化转型提供有力支持。本篇文章将从课程体系、教学模式、技术实践和职业价值四个方面，深入剖析极客 AIOps训练营的核心优势和实际效果。

1、课程体系设计

极客 AIOps训练营的课程体系以能力提升为核心，涵盖了从基础理论到高级实践的全流程设计。课程模块包括数据采集与清洗、机器学习算法、智能分析与预测、自动化运维工具等，每一模块都紧密结合实际业务需求，确保学员学有所用。

在数据采集与清洗环节，训练营不仅讲解日志分析、指标监控的理论知识，还安排大量实验操作，让学员熟练掌握数据采集的工具和方法。通过对大规模运维数据进行标准化处理，学员能够为后续的智能分析打下坚实基础。

课程体系还特别注重算法与模型的实践应用。学员将学习常用的机器学习与深度学习算法，结合运维场景进行预测性分析，解决故障预测、异常检测和容量规划等实际问题，从而提升企业运维的智能化水平。

此外，课程中对自动化运维工具的使用也有详细讲解。学员将掌握自动化脚本、CI/CD流程、告警系统配置等技能，能够在短时间内将理论知识转化为可执行的运维方案，为企业节约大量人力成本。

2、教学模式创新

极客 AIOps训练营采用理论授课与实践操作相结合的教学模式。课堂上，专家讲师系统讲解核心概念和前沿技术，而实验环节则让学员动手操作，强化理解和应用能力。这种双轨教学模式确保学员不仅“知其然”，更“知其所以然”。

训练营还引入了案例驱动教学方法。每个模块都配备了真实企业案例，从故障处理、性能优化到业务扩展，学员在分析和解决问题的过程中，能够理解AIOps在实际环境中的价值和挑战，形成系统化思维。

线上线下结合的混合式学习也是该训练营的一大特色。线上课程提供灵活学习方式，学员可以随时复习和练习，而线下实战课程则提供面对面指导与团队协作机会，增强互动性和学习效果。

为了保持学习热情和效果，训练营设立了学员社群和导师答疑机制。学员在社群中可以互相交流经验，分享问题解决方案，导师则针对技术难题进行个性化指导，形成持续学习和成长的氛围。

3、技术实践能力

极客 AIOps训练营高度重视学员的技术实践能力培养。每个课程模块都配备了实验项目和实战任务，学员通过动手操作掌握数据处理、模型训练、系统部署等技能，将理论知识转化为可执行的技术方案。

在智能分析和预测环节，学员将使用机器学习模型分析历史运维数据，进行故障预测和容量规划，并通过可视化工具展示分析结果。这种实战训练帮助学员建立数据驱动的决策思维，提高运维效率和准确性。

自动化运维实践是训练营的核心亮点之一。学员通过编写脚本、搭建自动化监控系统和配置告警策略，实现对运维流程的智能化管理。实践过程中，学员能够直观感受到AIOps技术在降低成本、提升效率方面的实际效果。

此外，训练营还安排了团队项目和模拟企业环境实验，学员在团队协作中解决复杂运维问题，学习项目管理、问题排查和跨部门协作能力。这种综合训练大幅提升了学员在真实工作环境中的应变能力和执行力。

4、职业价值提升

极客 AIOps训练营不仅关注技术能力提升，也重视学员职业价值的提升。通过系统培训和实战操作，学员能够获得在企业IT运维、数据分析和人工智能应用方面的综合能力，为职业发展提供坚实基础。

训练营毕业生普遍具备独立解决运维问题和优化系统性能的能力，能够在企业中承担关键岗位职责。这种能力直接提升了个人在职场中的竞争力和职业发展空间，为晋升和薪资增长创造条件。

此外，训练营提供的认证和结业证书也具有较高认可度。证书不仅证明了学员掌握了核心技能，还在求职和职业转型中起到加分作用。很多学员在完成训练营后顺利进入一线互联网公司或技术驱动企业，职业前景广阔。

社群与导师网络为学员提供持续的职业支持。通过社群交流、技术分享和导师指导，学员能够紧跟行业发展趋势，获取更多职业机会，形成技术能力与职业价值的双重提升。

总结：

极客 AIOps训练营通过完善的课程体系、创新的教学模式、丰富的技术实践以及显著的职业价值提升，为学员提供了全面系统的学习体验。学员不仅掌握了前沿技术和实战能力，还能够在实际工作中灵活应用AIOps方法，提升企业运维效率和智能化水平。

训练营的优势在于理论与实践结合紧密，课程设计紧贴行业需求，社群与导师支持形成良性学习生态，为学员的长期发展提供有力保障。无论是初学者还是有经验的运维人员，都能够通过训练营获得知识、能力与职业价值的全面提升。

本文由nayona.cn整理

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