课程简介
本课程专为运维专业人士设计，旨在深入探讨大模型技术在现代IT运维管理中的应用与实践。本课程从大模型技术的基础知识出发，逐步引导学员了解其在自动化运维、智能监控、日志分析、性能优化和故障排错等方面的具体应用。
课程内容丰富，结合理论与实践案例，详细解析大模型技术如何解决运维中的高并发、海量数据处理和复杂故障诊断等挑战。通过案例分析，学员将学习到如何在实际工作中部署和利用大模型，提升运维效率，保障系统稳定性，并为企业节省成本。
目标收益
•理解大模型技术及其在运维中的应用价值
•掌握大模型在不同运维场景下的具体实施方法
•学习如何通过大模型提升运维效率和系统稳定性
培训对象
企业对象：互联网企业基础设施、IT部门、运维团队，传统企业的IT部门、运维部门
学员对象：业务运维工程师、资源管理工程师、IDC运维工程师、开发工程师、研发架构师、基础架构师、技术管理者
课程大纲
| 大模型技术通用认知 |
1.AIOps/LLMOps的发展历程 ￮从人工运维到大模型运维的演变 ￮大模型的为什么会兴起的背景 2.大模型的核心技术 ￮运维大语言模型的应用场景 ￮运维领域的Prompt工程 案例：大模型的应用领域和行业应用现状 |
| 大模型在运维中的应用场景和案例 |
1.自动化运维的应用场景案例，提升10倍效率 ￮自动化编写运维代码、配置管理和部署、故障预防和自动修复 2.智能监控与报警的应用案例： ￮实时数据分析与异常检测、报警信息的智能过滤 3.日志分析与故障诊断案例： ￮日志数据的自动化处理、故障模式识别、根本原因分析 4.性能优化与调优案例：SQL语句优化、系统性能调参、资源分配优化 5.系统内核故障分析案例：让新手像内核专家一样专业 4.构建运维知识库： ￮日志数据的自动化处理、故障模式识别、根本原因分析 |
| 企业实施大模型的策略与途径 |
1.大模型技术选型和落地路径 ￮开源与商业解决方案比较 ￮技术适配与集成 ￮运维大语言模型应用路径 ￮实践：应用大模型完成一个小任务 |
| 互动和工作坊环节 |
1.问答环节 ￮解答学员问题、交流经验和心得 2.工作坊小组讨论 ￮分组探讨大模型在各自企业运维中的应用可能性及计划 |
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大模型技术通用认知 1.AIOps/LLMOps的发展历程 ￮从人工运维到大模型运维的演变 ￮大模型的为什么会兴起的背景 2.大模型的核心技术 ￮运维大语言模型的应用场景 ￮运维领域的Prompt工程 案例：大模型的应用领域和行业应用现状 |
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大模型在运维中的应用场景和案例 1.自动化运维的应用场景案例，提升10倍效率 ￮自动化编写运维代码、配置管理和部署、故障预防和自动修复 2.智能监控与报警的应用案例： ￮实时数据分析与异常检测、报警信息的智能过滤 3.日志分析与故障诊断案例： ￮日志数据的自动化处理、故障模式识别、根本原因分析 4.性能优化与调优案例：SQL语句优化、系统性能调参、资源分配优化 5.系统内核故障分析案例：让新手像内核专家一样专业 4.构建运维知识库： ￮日志数据的自动化处理、故障模式识别、根本原因分析 |
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企业实施大模型的策略与途径 1.大模型技术选型和落地路径 ￮开源与商业解决方案比较 ￮技术适配与集成 ￮运维大语言模型应用路径 ￮实践：应用大模型完成一个小任务 |
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互动和工作坊环节 1.问答环节 ￮解答学员问题、交流经验和心得 2.工作坊小组讨论 ￮分组探讨大模型在各自企业运维中的应用可能性及计划 |
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