一、这门课讲什么？两天四大模块

想学AIOps的人大多卡在同一个地方：网上资料太散。算法原理、EFK配置、K8s调度、大模型知识库，每个话题都能搜到一堆，凑不成一条能落地的路径。更麻烦的是，看完还是不知道从哪动手。这门课按“两天走完一条完整路径”来设计，培训为期两天、每天6小时，采用专家面授或线上直播，直播在腾讯会议，录播放在IT云课。

内容分四大块：AIOps核心理论与架构、EFK日志智能分析、Prometheus与Zabbix自适应告警、K8s智能扩缩容与全场景自愈，最后用RAG加DeepSeek的运维知识库项目收尾。另外还有六位一体的组织方式：理论拆解、技术深挖、案例复盘、上机实操、实时答疑、分组实战。

二、第一天上午：AIOps核心理论与算法原理

这一段是后面所有实操的地基，讲三件事：传统运维的瓶颈在哪里、AIOps的技术体系怎么搭、算法原理是什么。具体包括五层企业级架构（数据采集、存储、AI算法引擎、智能决策、可视化），时序异常检测的几种主流算法——3σ滑动窗口、STL时序分解、Prophet预测、LSTM拟合，日志侧的分词、语义相似度、聚类与特征提取，以及根因分析用到的拓扑关联、皮尔逊相关系数、因果推理和BFS溯源。

三、第一天下午：EFK日志智能分析与自动根因

从EFK架构讲起：Filebeat采集、Elasticsearch存储、Logstash清洗标准化，再往上接AI增强层，做日志结构化解析、异常聚类和故障特征库构建。实操环节要完成日志数据标准化、特征提取、异常样本训练配置，做出能自动区分正常、警告、错误日志的聚类，还会用大模型实现自然语言检索日志和自动生成故障诊断报告。

四、第二天上午：Prometheus与Zabbix自适应告警

传统告警的问题不展开，重点在改造。Prometheus这一侧：把指标数据接入AI引擎，做基线学习，配置异常波动判定规则，覆盖CPU、内存、QPS、响应耗时、错误率等核心指标，做到分时段、分流量动态调整阈值，并对资源耗尽和性能衰减做趋势预判。Zabbix这一侧：多源数据对接AI分析平台，自动生成动态基线，实现告警去重、关联聚合收敛和分级自愈触发。

五、第二天下午：K8s智能扩缩容与全场景自愈

K8s这部分是重点。原理是采集实时流量、并发数、QPS、响应耗时多维数据，用时序预测模型预判未来5到30分钟的流量趋势，把AI调度引擎接到K8s APIServer上替代原生HPA，做到峰值前预扩容、低谷自动缩容，Pod异常重启或节点负载过高时自动触发调度自愈。全场景自愈讲的是分级策略：低风险故障全自动处理，中风险半自动加人工复核，高风险熔断保护加精准告警。

六、结课项目：RAG+DeepSeek运维知识库

最后一个项目解决的是经验沉淀。把运维手册、故障案例、部署文档、告警规则、自愈脚本整合进知识库，做向量化处理、搭建向量数据库、配置RAG检索链路，DeepSeek模型私有化部署以适配企业内网安全要求。做完之后，故障排查可以用自然语言提问，告警信息能自动匹配解决方案，运维指令也能智能推荐。

七、适合谁报？需要什么前置基础

培训对象列得比较宽：DevOps与SRE工程师、云平台运维工程师、开发工程师、运维技术经理、运维数据分析师、云原生架构师、算法工程师。前置基础四条：熟悉Linux基础命令、具备Prometheus或Zabbix基础监控能力、了解EFK日志架构、具备K8s基础运维认知。四条不齐也能听，但课堂上会跟得吃力。

授课的是韩老师、王老师：一位深耕云原生与AIOps企业落地，另一位是阿里云全球培训中心认证讲师。班次：2026年10月29-30日·北京，小班授课；培训费3980元/人，含两天全程培训与上机实操环境。

咨询与报名：13910781835（方老师，微信同号）

服务热线：4008082006（24小时）

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