應(yīng)用智能運維實踐

目 錄
第1章 應(yīng)用運維\t001
1．1 初識應(yīng)用運維\t001
1．2 應(yīng)用運維，保障企業(yè)應(yīng)用穩(wěn)定運行的關(guān)鍵\t002
1．3 演進過程\t004
1．3．1 軟件性能工程\t004
1．3．2 應(yīng)用性能管理\t006
1．3．3 網(wǎng)站可靠性工程\t007
1．3．4 業(yè)務(wù)流程性能監(jiān)控管理\t008
1．3．5 用戶數(shù)字體驗監(jiān)控\t008
第2章 智能運維\t011
2．1 初識智能運維\t011
2．2 智能運維，賦予企業(yè)運維更強悍的大腦\t012
2．3 演進過程\t013
2．3．1 IT運維分析\t014
2．3．2 事件關(guān)聯(lián)分析\t015
2．3．3 自動化運維\t015
2．3．4 人工智能運維\t015
2．3．5 開發(fā)運維一體化\t017
第3章 智能、互聯(lián)時代的應(yīng)用運維\t019
3．1 應(yīng)用演進趨勢\t020
3．2 技術(shù)演進趨勢\t026
3．3 應(yīng)用智能運維系統(tǒng)：企業(yè)數(shù)字戰(zhàn)略的關(guān)鍵支撐\t028
3．4 商業(yè)價值評估（ROI分析）\t030
3．5 系統(tǒng)關(guān)鍵能力\t039
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第4章 應(yīng)用運維智能化的關(guān)鍵技術(shù)\t044
4．1 異常檢測：篩選時間序列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險\t045
4．1．1 技術(shù)簡介\t045
4．1．2 深入淺出應(yīng)用實踐\t047
4．1．3 應(yīng)用案例\t053
4．2 關(guān)聯(lián)分析：實現(xiàn)全景化應(yīng)用監(jiān)控的基礎(chǔ)\t056
4．2．1 技術(shù)簡介\t056
4．2．2 深入淺出應(yīng)用實踐\t056
4．3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計：敏捷高效的信息提取手段\t058
4．3．1 技術(shù)簡介\t058
4．3．2 深入淺出應(yīng)用實踐\t062
4．4 預(yù)測分析：使應(yīng)用性能風(fēng)險防患未然\t065
4．4．1 技術(shù)簡介\t065
4．4．2 深入淺出應(yīng)用實踐\t065
4．5 因果推理：專家經(jīng)驗輔助決策支持\t067
4．5．1 技術(shù)簡介\t067
4．5．2 深入淺出應(yīng)用實踐\t069
4．6 自治控制：應(yīng)用運維過程的自動化管理\t072
4．6．1 技術(shù)簡介\t072
4．6．2 深入淺出應(yīng)用實踐\t074
第5章 應(yīng)用智能運維工具圖譜\t079
5．1 開源工具\t080
5．1．1 業(yè)務(wù)流程巡檢撥測\t080
5．1．2 應(yīng)用請求鏈路追蹤\t084
5．1．3 存儲海量監(jiān)控數(shù)據(jù)\t089
5．1．4 機器數(shù)據(jù)檢索分析\t093
5．1．5 人工智能算法支撐平臺\t094
5．1．6 應(yīng)用監(jiān)控數(shù)據(jù)可視化\t102
5．1．7 告警及風(fēng)險智能管理\t111
5．2 商業(yè)化產(chǎn)品\t114
5．2．1 Dynatrace：軟件智能平臺\t114
5．2．2 AppDynamics：思科的戰(zhàn)略新方向\t115
5．2．3 NewRelic：讓應(yīng)用運維隨需即取\t116
5．2．4 RealSight APM：全景化應(yīng)用智能管理\t118
5．2．5 Datadog：深度分析應(yīng)用性能\t119
5．2．6 BigPanda：AIOps算法驅(qū)動應(yīng)用自動化運維\t121
5．2．7 Numenta NuPIC：類腦計算踐行異常檢測\t122
第6章 立足實際需求，規(guī)劃系統(tǒng)落地方案\t124
6．1 前期準備\t125
6．1．1 需求準備：理解企業(yè)現(xiàn)有的應(yīng)用運維過程\t125
6．1．2 應(yīng)用準備：為目標應(yīng)用的運行狀態(tài)準確畫像\t129
6．1．3 人員準備：組建技術(shù)和管理專家團隊\t132
6．1．4 技術(shù)準備：儲備運維智能化的關(guān)鍵技術(shù)\t133
6．2 規(guī)劃設(shè)計\t138
6．2．1 圍繞運維現(xiàn)狀，規(guī)劃建設(shè)愿景\t138
6．2．2 多部門協(xié)作，規(guī)劃服務(wù)質(zhì)量目標\t141
6．2．3 制訂監(jiān)控策略，設(shè)計SLO計算算法\t141
6．2．4 專注過程，規(guī)劃有效的風(fēng)險管理機制\t142
6．3 概念驗證\t143
6．3．1 圍繞核心業(yè)務(wù)，驗證用戶數(shù)字體驗監(jiān)控方案\t144
6．3．2 驗證應(yīng)用全棧監(jiān)控數(shù)據(jù)采集技術(shù)\t145
6．3．3 驗證業(yè)務(wù)流程監(jiān)控的可行性\t146
6．3．4 驗證趨勢預(yù)測算法的可行性\t147
6．3．5 驗證根源問題分析算法的可行性\t148
第7章 從零開始搭建應(yīng)用智能運維系統(tǒng)\t152
7．1 目標應(yīng)用場景的定義\t152
7．1．1 目標應(yīng)用介紹\t153
7．1．2 建設(shè)愿景規(guī)劃\t153
7．1．3 應(yīng)用運維現(xiàn)狀\t154
7．2 規(guī)劃設(shè)計\t157
7．2．1 邏輯架構(gòu)\t158
7．2．2 部署架構(gòu)\t159
7．3 應(yīng)用全棧監(jiān)控數(shù)據(jù)采集\t160
7．3．1 用戶側(cè)用戶數(shù)字體驗數(shù)據(jù)采集\t163
7．3．2 應(yīng)用可用性數(shù)據(jù)采集\t167
7．3．3 業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)采集\t174
7．3．4 應(yīng)用運行環(huán)境狀態(tài)數(shù)據(jù)采集\t188
7．4 搭建數(shù)據(jù)湖，存儲運維大數(shù)據(jù)\t189
7．4．1 時間序列指標數(shù)據(jù)存儲\t191
7．4．2 應(yīng)用代碼鏈路數(shù)據(jù)存儲\t193
7．4．3 鏈路、拓撲圖等關(guān)系數(shù)據(jù)存儲\t194
7．4．4 數(shù)據(jù)湖存儲與檢索能力融合\t196
7．5 實現(xiàn)全景視圖的監(jiān)控數(shù)據(jù)可視化\t199
7．5．1 業(yè)務(wù)優(yōu)先的應(yīng)用全景可視化儀表盤\t200
7．5．2 定義級聯(lián)可視化人機交互界面\t202
7．5．3 選擇監(jiān)控指標，定義告警策略\t204
7．6 算法驅(qū)動，實現(xiàn)應(yīng)用風(fēng)險態(tài)勢感知\t207
7．6．1 時間序列監(jiān)控指標的趨勢預(yù)測\t207
7．6．2 建立實時智能的異常檢測能力\t208
7．6．3 通過因果推理分析定位風(fēng)險根源\t214
7．7 應(yīng)用風(fēng)險告警的智能化管理\t219
7．7．1 搭建智能化的告警管理框架\t221
7．7．2 遍在數(shù)據(jù)接入，隨時回溯數(shù)據(jù)、解釋告警\t223
7．7．3 智能合并告警，有效管理風(fēng)險\t224
7．7．4 應(yīng)用風(fēng)險根源分析的智能化\t228
7．7．5 手機端主動探傷檢測，防患未然\t236
第8章 典型應(yīng)用場景實踐\t238
8．1 開發(fā)運維一體化場景\t238
8．1．1 需求背景\t238
8．1．2 解決方案\t239
8．2 應(yīng)用運行環(huán)境的穩(wěn)定性性能保障\t240
8．2．1 需求背景\t240
8．2．2 解決方案\t241
8．3 基于微服務(wù)架構(gòu)的應(yīng)用性能監(jiān)控\t243
8．3．1 需求背景\t243
8．3．2 解決方案\t245
8．4 基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)的應(yīng)用運維智能化\t249
8．4．1 需求背景\t249
8．4．2 解決方案\t250
8．5 遍在接入的云應(yīng)用運維智能化\t252
8．5．1 需求背景\t252
8．5．2 解決方案\t254
8．6 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的用戶數(shù)字體驗保障\t255
8．6．1 需求背景\t255
8．6．2 解決方案\t256
8．7 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用運維場景\t260
8．7．1 需求背景\t260
8．7．2 解決方案\t261
8．8 車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用運維智能化\t267
8．8．1 需求背景\t267
8．8．2 解決方案\t271
8．8．3 應(yīng)用案例\t274
8．9 應(yīng)用運行環(huán)境的異常檢測\t275
8．9．1 需求背景\t275
8．9．2 解決方案\t276
8．10 應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的預(yù)測與分析\t277
8．10．1 需求背景\t277
8．10．2 解決方案\t278
第9章 行業(yè)案例實踐\t280
9．1 網(wǎng)聯(lián)汽車\t280
9．1．1 建設(shè)背景\t280
9．1．2 解決方案\t280
9．1．3 建設(shè)效果\t282
9．2 能源電力\t283
9．2．1 建設(shè)背景\t283
9．2．2 解決方案\t284
9．2．3 建設(shè)效果\t284
9．3 廣電傳媒\t285
9．3．1 建設(shè)背景\t285
9．3．2 解決方案\t285
9．3．3 建設(shè)效果\t286
9．4 數(shù)字醫(yī)療\t287
9．4．1 建設(shè)背景\t287
9．4．2 解決方案\t288
9．4．3 建設(shè)效果\t289
9．5 電子政務(wù)\t290
9．5．1 建設(shè)背景\t290
9．5．2 解決方案\t291
9．5．3 建設(shè)效果\t292
9．6 銀行保險\t293
9．6．1 建設(shè)背景\t293
9．6．2 解決方案\t294
9．6．3 建設(shè)效果\t294
9．7 食品快消\t295
9．7．1 建設(shè)背景\t295
9．7．2 解決方案\t296
9．7．3 建設(shè)效果\t296