早在 2016 年，Gartner 定义了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。

AIOps 能带给我们什么？

早期的运维工作大部分是由运维人员手工完成的，这被称为手工运维或人肉运维。

图片来源 DevOps 之父（Patrick）

这时，出现了自动化运维，用可被自动触发的、预定义规则的脚本，来执行常见的、重复性的运维工作，从而减少人力成本，提高运维效率。

现今的技术阶段，随着对监控，日志，告警提出的更高要求，我们希望提前对故障问题作出预警，并能够智能的定位问题和解决问题从而避免持续性的损失。

终于 AIOps 及时的出现了

AIOps 在自动化运维的基础上，增加了一个基于机器学习的大脑，指挥监测系统采集大脑决策所需的数据，做出分析、决策，并指挥自动化脚本去执行大脑的决策，从而达到运维系统的整体目标。

同时 AIOps 基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。

AIOps 解放了运维的双手

让运维人彻底告别 “人少、事多、救火、背锅”的命运。

运维不再是“受气包”

人人都说

从手动运维到运维自动化，再到 AIOps

“ AIOps 是运维发展的必然！”

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1、你最好有一定基础的运维工程师（熟悉运维场景）

2、你已经是运维、开发、架构及 DevOps 工程师

3、对智能运维感兴趣的技术达人

4、由传统运维向智能运维转型的技术人员

学多久？

作为一名普通的工程师，想要玩转 AIOps ，需要多长时间来学习提升？

1个月？3个月？半年？

NO！战线拉得太长，不切实际。

各种工作占据了我的时间，总不能离职学习。

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学什么？

掌握AIOps的主要算法，通过算法实操，结合腾讯的具体 AIOps 应用案例，手把手教大家如何在实际工作中玩转 AIOps，解决运维难题。

从自动化到智能化，从被动运维到主动运维。

跟谁学？

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高效运维社区核心专家，国内资深的 AIOps 专家，AIOps 标准核心编写专家，现主要从事机器学习相关工作，目前主要工作方向是：研究人工智能在推荐系统，业务安全系统，智能运维系统上的使用，并且调研量子计算的前沿理论。

讲师对监控系统数据采集、处理、统计、存储和异常检查告警有深入的理解和实践，具有构建海量高可用分布式监控系统研发经验。

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