應(yīng)用智能運(yùn)維實(shí)踐

目 錄
第1章 應(yīng)用運(yùn)維\t001
1．1 初識(shí)應(yīng)用運(yùn)維\t001
1．2 應(yīng)用運(yùn)維，保障企業(yè)應(yīng)用穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵\t002
1．3 演進(jìn)過(guò)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(yàn)監(jiān)控\t008
第2章 智能運(yùn)維\t011
2．1 初識(shí)智能運(yùn)維\t011
2．2 智能運(yùn)維，賦予企業(yè)運(yùn)維更強(qiáng)悍的大腦\t012
2．3 演進(jìn)過(guò)程\t013
2．3．1 IT運(yùn)維分析\t014
2．3．2 事件關(guān)聯(lián)分析\t015
2．3．3 自動(dòng)化運(yùn)維\t015
2．3．4 人工智能運(yùn)維\t015
2．3．5 開(kāi)發(fā)運(yùn)維一體化\t017
第3章 智能、互聯(lián)時(shí)代的應(yīng)用運(yùn)維\t019
3．1 應(yīng)用演進(jìn)趨勢(shì)\t020
3．2 技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)\t026
3．3 應(yīng)用智能運(yùn)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(jià)值評(píng)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(yùn)維智能化的關(guān)鍵技術(shù)\t044
4．1 異常檢測(cè)：篩選時(shí)間序列數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)\t045
4．1．1 技術(shù)簡(jiǎn)介\t045
4．1．2 深入淺出應(yīng)用實(shí)踐\t047
4．1．3 應(yīng)用案例\t053
4．2 關(guān)聯(lián)分析：實(shí)現(xiàn)全景化應(yīng)用監(jiān)控的基礎(chǔ)\t056
4．2．1 技術(shù)簡(jiǎn)介\t056
4．2．2 深入淺出應(yīng)用實(shí)踐\t056
4．3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：敏捷高效的信息提取手段\t058
4．3．1 技術(shù)簡(jiǎn)介\t058
4．3．2 深入淺出應(yīng)用實(shí)踐\t062
4．4 預(yù)測(cè)分析：使應(yīng)用性能風(fēng)險(xiǎn)防患未然\t065
4．4．1 技術(shù)簡(jiǎn)介\t065
4．4．2 深入淺出應(yīng)用實(shí)踐\t065
4．5 因果推理：專家經(jīng)驗(yàn)輔助決策支持\t067
4．5．1 技術(shù)簡(jiǎn)介\t067
4．5．2 深入淺出應(yīng)用實(shí)踐\t069
4．6 自治控制：應(yīng)用運(yùn)維過(guò)程的自動(dòng)化管理\t072
4．6．1 技術(shù)簡(jiǎn)介\t072
4．6．2 深入淺出應(yīng)用實(shí)踐\t074
第5章 應(yīng)用智能運(yùn)維工具圖譜\t079
5．1 開(kāi)源工具\(yùn)t080
5．1．1 業(yè)務(wù)流程巡檢撥測(cè)\t080
5．1．2 應(yīng)用請(qǐng)求鏈路追蹤\t084
5．1．3 存儲(chǔ)海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)\t089
5．1．4 機(jī)器數(shù)據(jù)檢索分析\t093
5．1．5 人工智能算法支撐平臺(tái)\t094
5．1．6 應(yīng)用監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可視化\t102
5．1．7 告警及風(fēng)險(xiǎn)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(tái)\t114
5．2．2 AppDynamics：思科的戰(zhàn)略新方向\t115
5．2．3 NewRelic：讓?xiě)?yīng)用運(yùn)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(dòng)應(yīng)用自動(dòng)化運(yùn)維\t121
5．2．7 Numenta NuPIC：類腦計(jì)算踐行異常檢測(cè)\t122
第6章 立足實(shí)際需求，規(guī)劃系統(tǒng)落地方案\t124
6．1 前期準(zhǔn)備\t125
6．1．1 需求準(zhǔn)備：理解企業(yè)現(xiàn)有的應(yīng)用運(yùn)維過(guò)程\t125
6．1．2 應(yīng)用準(zhǔn)備：為目標(biāo)應(yīng)用的運(yùn)行狀態(tài)準(zhǔn)確畫(huà)像\t129
6．1．3 人員準(zhǔn)備：組建技術(shù)和管理專家團(tuán)隊(duì)\t132
6．1．4 技術(shù)準(zhǔn)備：儲(chǔ)備運(yùn)維智能化的關(guān)鍵技術(shù)\t133
6．2 規(guī)劃設(shè)計(jì)\t138
6．2．1 圍繞運(yùn)維現(xiàn)狀，規(guī)劃建設(shè)愿景\t138
6．2．2 多部門(mén)協(xié)作，規(guī)劃服務(wù)質(zhì)量目標(biāo)\t141
6．2．3 制訂監(jiān)控策略，設(shè)計(jì)SLO計(jì)算算法\t141
6．2．4 專注過(guò)程，規(guī)劃有效的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制\t142
6．3 概念驗(yàn)證\t143
6．3．1 圍繞核心業(yè)務(wù)，驗(yàn)證用戶數(shù)字體驗(yàn)監(jiān)控方案\t144
6．3．2 驗(yàn)證應(yīng)用全棧監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集技術(shù)\t145
6．3．3 驗(yàn)證業(yè)務(wù)流程監(jiān)控的可行性\t146
6．3．4 驗(yàn)證趨勢(shì)預(yù)測(cè)算法的可行性\t147
6．3．5 驗(yàn)證根源問(wèn)題分析算法的可行性\t148
第7章 從零開(kāi)始搭建應(yīng)用智能運(yùn)維系統(tǒng)\t152
7．1 目標(biāo)應(yīng)用場(chǎng)景的定義\t152
7．1．1 目標(biāo)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(yùn)維現(xiàn)狀\t154
7．2 規(guī)劃設(shè)計(jì)\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?cái)?shù)據(jù)采集\t160
7．3．1 用戶側(cè)用戶數(shù)字體驗(yàn)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(yùn)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(chǔ)運(yùn)維大數(shù)據(jù)\t189
7．4．1 時(shí)間序列指標(biāo)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)\t191
7．4．2 應(yīng)用代碼鏈路數(shù)據(jù)存儲(chǔ)\t193
7．4．3 鏈路、拓?fù)鋱D等關(guān)系數(shù)據(jù)存儲(chǔ)\t194
7．4．4 數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)與檢索能力融合\t196
7．5 實(shí)現(xiàn)全景視圖的監(jiān)控?cái)?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(pán)\t200
7．5．2 定義級(jí)聯(lián)可視化人機(jī)交互界面\t202
7．5．3 選擇監(jiān)控指標(biāo)，定義告警策略\t204
7．6 算法驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)感知\t207
7．6．1 時(shí)間序列監(jiān)控指標(biāo)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)\t207
7．6．2 建立實(shí)時(shí)智能的異常檢測(cè)能力\t208
7．6．3 通過(guò)因果推理分析定位風(fēng)險(xiǎn)根源\t214
7．7 應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)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(shí)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(xiǎn)\t224
7．7．4 應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)根源分析的智能化\t228
7．7．5 手機(jī)端主動(dòng)探傷檢測(cè)，防患未然\t236
第8章 典型應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐\t238
8．1 開(kāi)發(fā)運(yùn)維一體化場(chǎng)景\t238
8．1．1 需求背景\t238
8．1．2 解決方案\t239
8．2 應(yīng)用運(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yàn)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(yùn)維場(chǎng)景\t260
8．7．1 需求背景\t260
8．7．2 解決方案\t261
8．8 車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用運(yùn)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(yùn)行環(huán)境的異常檢測(cè)\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(cè)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(shí)踐\t280
9．1 網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)\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(xiǎn)\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