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201千字 字数
2018-07-01 发行日期
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主编推荐语

智能运维技术全面解析，结合实践案例分享，助力运维工程师了解机器学习应用。

内容简介

本书将全面完整地介绍智能运维的技术体系，以及大企业的智能运维实践经验，让读者更加了解运维技术的现状和发展方向，在实践中能够有所借鉴。同时，也能帮助运维工程师在一定程度上了解到机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。

全书共分4篇。第1篇运维发展史，将重点阐述当前运维的发展现状及面临的技术挑战；第2篇智能运维基础设施，将重点讲述大数据场景下的数据存储、大数据处理和分析的方法与经验，以及海量数据多维度多指标的处理分析技术；第3篇智能运维技术详解，将重点关注在新时期大数据时代下，如何进行智能化的运维体系建设；第4篇技术案例详解，为大家梳理了通过开源框架ELK快速构建智能监控系统的整体方案，还将分享微博平台和微博广告两个不同业务场景下智能监控系统的技术实践。

目录

  • 版权信息
  • 本书作者
  • 推荐语
  • 推荐序1： 运维的时代化变迁
  • 推荐序2： 运维的新视角
  • 推荐序3： 大数据时代的运维
  • 推荐序4： 智能运维也能“开箱即用”
  • 前言
  • 第1篇 开门见山：运维发展史
  • 第1章 运维现状
  • 1.1 运维工程
  • 1.2 运维发展历程
  • 1.3 运维现状
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 智能运维
  • 2.1 海量数据的存储、分析和处理
  • 2.2 多维度、多数据源
  • 2.3 信息过载
  • 2.4 复杂业务模型下的故障定位
  • 2.5 本章小结
  • 第2篇 站在巨人肩上：智能运维基础设施
  • 第3章 开源数据采集技术
  • 3.1 数据采集工具对比
  • 3.2 轻量级采集工具Filebeat
  • 3.3 日志采集解析工具
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 分布式消息队列
  • 4.1 开源消息队列对比与分析
  • 4.2 Kafka的安装与使用
  • 4.3 案例分析
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 大数据存储技术
  • 5.1 传统数据存储
  • 5.2 基于HDFS的分布式存储
  • 5.3 分层存储
  • 5.4 案例分析
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 大规模数据离线计算分析
  • 6.1 经典的离线计算
  • 6.2 分布式离线计算
  • 6.3 案例分析
  • 6.4 本章小结
  • 6.5 参考文献
  • 第7章 实时计算框架
  • 7.1 关于实时流计算
  • 7.2 Spark Streaming计算框架介绍
  • 7.3 Flink计算框架
  • 7.4 案例分析
  • 7.5 本章小结
  • 第8章 时序数据分析框架
  • 8.1 时序数据库简介
  • 8.2 时序数据库Graphite
  • 8.3 多维分析利器Druid
  • 8.4 性能神器ClickHouse
  • 8.5 本章小结
  • 第9章 机器学习框架
  • 9.1 简介
  • 9.2 TensorFlow介绍
  • 9.3 TensorFlow进阶
  • 9.4 本章小结
  • 第3篇 运维新时代：智能运维技术详解
  • 第10章 数据聚合与关联技术
  • 10.1 数据聚合
  • 10.2 降低维度
  • 10.3 数据关联
  • 10.4 实时数据关联案例
  • 10.5 本章小结
  • 10.6 参考文献
  • 第11章 数据异常点检测技术
  • 11.1 概述
  • 11.2 异常检测方法
  • 11.3 独立森林
  • 11.4 本章小结
  • 第12章 故障诊断和分析策略
  • 12.1 日志标准化
  • 12.2 全链路追踪
  • 12.3 SLA的统一
  • 12.4 传统的故障定位方法
  • 12.5 人工智能在故障定位领域的应用
  • 12.6 本章小结
  • 12.7 参考文献
  • 第13章 趋势预测算法
  • 13.1 移动平均法
  • 13.2 指数平滑法
  • 13.3 ARIMA模型
  • 13.4 神经网络模型
  • 13.5 本章小结
  • 第4篇 智能运维架构实践：技术案例详解
  • 第14章 快速构建日志监控系统
  • 14.1 Elasticsearch分布式搜索引擎
  • 14.2 可视化工具Kibana
  • 14.3 ELK搭建实践
  • 14.4 本章小结
  • 第15章 微博广告智能监控系统
  • 15.1 背景介绍
  • 15.2 整体架构
  • 15.3 核心功能分析
  • 15.4 本章小结
  • 第16章 微博平台通用监控系统
  • 16.1 背景
  • 16.2 整体架构
  • 16.3 核心模块
  • 16.4 第三方应用
  • 16.5 本章小节
  • 附录A 中国大数据技术大会2017（BDTC 2017）CSDN专访实录
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。