课程简介
本次为期 2 天的线下培训，旨在提升银行 IT 部门各业务线运维工程师、SRE、业务支持人员、数据中心运维及网络运维人员的实战能力。通过精简理论知识，增加行业实践案例、场景研讨与课后作业，使学员掌握 SRE、AIOps 与大模型、云原生（含容器和 K8s）以及 DevOps 在银行场景中的落地方法，提升解决实际运维问题的能力，助力银行 IT 系统高效稳定运行。
目标收益
1.学员清楚理解SRE核心理念和原则，加深对SRE的认知,掌握理清运维琐事的方法及消减琐事的方法，掌握通过SLO度量业务和系统的可靠性稳定性，量化的方式来看待业务质量；
2.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
提升对云原生技术的、Devops技术理解和技能，掌握 SRE、AIOps 与大模型、云原生（含容器和 K8s）以及 DevOps 在银行场景中的落地方法
培训对象
IT 部门各业务线的运维工程师、SRE（站点可靠性工程师）、业务支持人员、数据中心运维人员、网络运维人员。
课程大纲
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第一天：SRE 从入门到进阶、AIOps 和大模型在运维领域的应用 上午：SRE 从入门到进阶 |
1.SRE 核心概念与价值定位（30 分钟） ◦精简讲解 SRE 与传统运维的核心区别，突出自动化驱动的运维，如减少人工干预、提升运维效率。 ◦运维团队琐事定义、分析方法和消减方法 2.案例分析：团队琐事的案例（30分钟） ◦琐事的收集、琐事的统计 ◦某科技公司消减琐事的案例 3.工作坊：团队琐事现状诊断（30 分钟） ◦任务：分组列出当前团队 3 项核心工作（如 “夜间巡检”“故障排查”）及 3 类高频琐事（如 “重复配置服务器”“手动生成报表”）。 ◦输出：用 “琐事占比 = 琐事耗时 / 总工时” 公式计算现状，讨论可自动化的优先项 4.从传统运维到 SRE 的演进及转型路径（30 分钟） ◦初级阶段：建立监控体系，实现基础告警自动化。 ◦中级阶段：引入 SLO 管理，推动琐事自动化（如脚本替代人工部署）、全链路可观测，故障自愈能力。 ◦高级阶段：SRE的体系，从 组织到流程，从工程到运营。 5.行业实践案例：某银行 SRE 转型实施之路（30 分钟） ◦介绍某公司最近2年 SRE 体系建设背景，包括核心交易系统运维痛点（如人工操作占比高、故障响应慢）。 ◦详解实施路径：从 “监控 - 告警 - 处置” 全流程自动化改造，到基于错误预算的发布策略调整（如信用卡系统灰度发布机制）。 ◦成效数据：核心系统可用性提升方法，运维人效提升，年故障减少 37% 6.工作坊：银行支付系统 SLO/SLI 设计（30 分钟） ◦场景设定：某银行支付系统日均交易量 1000 万笔，要求全年可用性 99.99%，交易响应时间平均≤500ms。 ◦任务：分组设计 SLO 指标（如可用性计算公式、响应时间阈值）、SLI 采集方案（监控点部署位置）及错误预算分配规则（如每月允许 43 分钟不可用的拆分逻辑）。 输出：各组提交设计方案，讲师点评银行实际案例中的优化思路。 7.课后训练作业 ◦任务：基于工作坊设计SLO/SLI的方法，为银行转账系统（所负责的系统）制定SLI/SLO，对比当前情况，初步规划达成的措施。 ◦要求：结合银行案例中的自动化工具，说明技术实现路径。 ◦评分标准：贴合银行业务（10 分）、可行性（10 分）、工具适配性（5 分）。 |
| 下午：AIOps与大模型、云原生与Devops |
1.AIOps 和大模型在运维领域的应用（13:30 - 18:00） ◦AIOps的演进过程：从规则到统计算法、到大模型for运维 ◦大模型的在运维领域的阶段应用及案例 ◦RAG相关技术和知识库基础，及快速演示，及初步优化 ◦智能体技术入门、Agent/A2A/MCP协议初步讲解 ◦基于大模型的知识库工作原理及多模态信息转化为知识信息的方法 ◦企业的运维知识，如何采集整理成为知识库 2.行业实践案例：某银行大模型运维助手（30 分钟） ◦案例背景：2024 年某头部国有科技公司部署基于 Deepseek架构的运维知识库，解决 70% 重复性咨询问题。 ◦关键功能：日志语义分析（如从 “转账超时” 日志中定位数据库连接池瓶颈）、故障自愈脚本生成（如自动编写 Redis 集群扩容脚本）。 ◦落地挑战：模型幻觉规避（通过知识库校验）、数据合规性（本地部署 + 权限管控）。 3.工作坊：智能故障诊断模拟（30 分钟） ◦场景：提供某银行信用卡系统崩溃前 1 小时的混合日志（应用日志、数据库慢查询、网络丢包记录）。 ◦任务：分组使用简化版大模型工具（模拟银行助手），输出故障根因分析报告（需包含 “日志关键词提取 - 关联分析 - 结论” 三步骤）。 4.训练作业（25 分） ◦任务：为银行系统（所负责系统）设计基于大模型应用排障方案，包含监控数据输入格式（如设备状态码、交易失败类型）、预期输出（如 “吞卡故障” 的排查步骤）、风险控制措施（如人工复核机制）。 ◦要求：参考行内案例的模型训练数据来源（如历史故障处理工单）。 ◦评分标准：场景贴合度（10 分）、风险控制（10 分）、创新性（5 分）。 |
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第二天：云原生、容器、K8s 与 DevOps 上午：云原生、容器、K8s |
1.云原生核心技术解析（30 分钟） ◦聚焦云原生架构原理和容器隔离（Namespace/Cgroups）的技术、K8s 核心组件（API Server、Controller Manager）与银行场景适配点（如多租户隔离、数据持久化）。 ◦对比传统部署与容器化部署在银行核心系统中的差异。 2.行业实践案例：某核心系统容器化改造（30 分钟） ◦改造范围：2023 年完成系统容器化，涉及 120 个微服务、日均处理 30 万笔申请。 ◦关键动作：容器化改造的难点，基于 K8s 的自动扩缩容配置（如根据申请量动态调整 Pod 数量）、镜像安全扫描、灾备方案（跨可用区部署）。 ◦成效：部署时间从 4 小时缩短至 15 分钟，资源成本降低 25%。 3.工作坊：银行对账系统容器化设计（30 分钟） ◦场景：某银行对账系统需每日凌晨 2 点 - 6 点运行，处理 1000 万条交易记录，要求失败可重试。 ◦任务：分组设计 Dockerfile（基础镜像选择、资源限制）与 K8s 部署清单（Deployment 配置、Volume 挂载、配置项、密码安全的容器和改造）。 ◦输出：各组展示方案，讲师点评各组方案的优化点（如 init 容器预处理数据）。 4.训练作业（25 分） ◦任务：为工作坊设计的对账系统制定《K8s 监控告警方案》，包含关键指标（Pod 存活状态、CPU 使用率、对账完成率）、监控工具配置方法、告警分级策略（P1 级故障 5 分钟内通知到人）。 ◦要求：参考行内的监控可视化看板设计。 评分标准：指标完整性（10 分）、工具适配性（10 分）、可操作性（5 分）。 |
| 下午：DevOps |
1.DevOps 核心流程与工具链（60 分钟） ◦精简讲解持续集成（CI）、持续交付（CD）在银行的落地逻辑，聚焦工具链协同 ◦强调合规性：银行代码审计、权限管控与 DevOps 效率的平衡。 2.行业实践案例：某银行 DevOps 平台建设（60 分钟） ◦平台架构：2024 年上线的 DevOps 平台，覆盖从代码提交到生产部署全流程，支持手机银行 APP 迭代 ◦关键功能：代码合规扫描（集成 SonarQube，检测金融敏感操作风险）、自动化测试（API 测试 + 性能测试）、灰度发布（基于 Istio 的流量切分）。 ◦挑战解决：通过 “双态运维” 兼容核心系统（传统架构）与创新业务（DevOps 模式）。 3.工作坊：银行系统产品发布 DevOps 流程设计（30 分钟） ◦场景：某银行新理财产品（所负责系统）需通过开发、测试、预生产、生产四环境，涉及合规审核环节。 ◦任务：分组绘制流程图，明确各环节工具（如 Git管理代码、Jenkins 触发构建、Ansible 部署）与角色职责（开发、测试、运维、合规）。 ◦输出：各组展示流程，讲师对比案例中的审批自动化方案。 4.训练作业（25 分） ◦任务：为工作坊设计的流程编写《Jenkins Pipeline 脚本》，包含代码拉取、编译打包、自动化测试（调用 Jmeter 脚本）、合规检查（调用内部审计工具）等步骤。 ◦要求：标注关键节点的回滚机制（如测试失败自动停止流程）。 评分标准：流程完整性（10 分）、脚本可行性（10 分）、风险控制（5 分）。 |
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第一天：SRE 从入门到进阶、AIOps 和大模型在运维领域的应用 上午：SRE 从入门到进阶 1.SRE 核心概念与价值定位（30 分钟） ◦精简讲解 SRE 与传统运维的核心区别，突出自动化驱动的运维，如减少人工干预、提升运维效率。 ◦运维团队琐事定义、分析方法和消减方法 2.案例分析：团队琐事的案例（30分钟） ◦琐事的收集、琐事的统计 ◦某科技公司消减琐事的案例 3.工作坊：团队琐事现状诊断（30 分钟） ◦任务：分组列出当前团队 3 项核心工作（如 “夜间巡检”“故障排查”）及 3 类高频琐事（如 “重复配置服务器”“手动生成报表”）。 ◦输出：用 “琐事占比 = 琐事耗时 / 总工时” 公式计算现状，讨论可自动化的优先项 4.从传统运维到 SRE 的演进及转型路径（30 分钟） ◦初级阶段：建立监控体系，实现基础告警自动化。 ◦中级阶段：引入 SLO 管理，推动琐事自动化（如脚本替代人工部署）、全链路可观测，故障自愈能力。 ◦高级阶段：SRE的体系，从 组织到流程，从工程到运营。 5.行业实践案例：某银行 SRE 转型实施之路（30 分钟） ◦介绍某公司最近2年 SRE 体系建设背景，包括核心交易系统运维痛点（如人工操作占比高、故障响应慢）。 ◦详解实施路径：从 “监控 - 告警 - 处置” 全流程自动化改造，到基于错误预算的发布策略调整（如信用卡系统灰度发布机制）。 ◦成效数据：核心系统可用性提升方法，运维人效提升，年故障减少 37% 6.工作坊：银行支付系统 SLO/SLI 设计（30 分钟） ◦场景设定：某银行支付系统日均交易量 1000 万笔，要求全年可用性 99.99%，交易响应时间平均≤500ms。 ◦任务：分组设计 SLO 指标（如可用性计算公式、响应时间阈值）、SLI 采集方案（监控点部署位置）及错误预算分配规则（如每月允许 43 分钟不可用的拆分逻辑）。 输出：各组提交设计方案，讲师点评银行实际案例中的优化思路。 7.课后训练作业 ◦任务：基于工作坊设计SLO/SLI的方法，为银行转账系统（所负责的系统）制定SLI/SLO，对比当前情况，初步规划达成的措施。 ◦要求：结合银行案例中的自动化工具，说明技术实现路径。 ◦评分标准：贴合银行业务（10 分）、可行性（10 分）、工具适配性（5 分）。 |
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下午：AIOps与大模型、云原生与Devops 1.AIOps 和大模型在运维领域的应用（13:30 - 18:00） ◦AIOps的演进过程：从规则到统计算法、到大模型for运维 ◦大模型的在运维领域的阶段应用及案例 ◦RAG相关技术和知识库基础，及快速演示，及初步优化 ◦智能体技术入门、Agent/A2A/MCP协议初步讲解 ◦基于大模型的知识库工作原理及多模态信息转化为知识信息的方法 ◦企业的运维知识，如何采集整理成为知识库 2.行业实践案例：某银行大模型运维助手（30 分钟） ◦案例背景：2024 年某头部国有科技公司部署基于 Deepseek架构的运维知识库，解决 70% 重复性咨询问题。 ◦关键功能：日志语义分析（如从 “转账超时” 日志中定位数据库连接池瓶颈）、故障自愈脚本生成（如自动编写 Redis 集群扩容脚本）。 ◦落地挑战：模型幻觉规避（通过知识库校验）、数据合规性（本地部署 + 权限管控）。 3.工作坊：智能故障诊断模拟（30 分钟） ◦场景：提供某银行信用卡系统崩溃前 1 小时的混合日志（应用日志、数据库慢查询、网络丢包记录）。 ◦任务：分组使用简化版大模型工具（模拟银行助手），输出故障根因分析报告（需包含 “日志关键词提取 - 关联分析 - 结论” 三步骤）。 4.训练作业（25 分） ◦任务：为银行系统（所负责系统）设计基于大模型应用排障方案，包含监控数据输入格式（如设备状态码、交易失败类型）、预期输出（如 “吞卡故障” 的排查步骤）、风险控制措施（如人工复核机制）。 ◦要求：参考行内案例的模型训练数据来源（如历史故障处理工单）。 ◦评分标准：场景贴合度（10 分）、风险控制（10 分）、创新性（5 分）。 |
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第二天：云原生、容器、K8s 与 DevOps 上午：云原生、容器、K8s 1.云原生核心技术解析（30 分钟） ◦聚焦云原生架构原理和容器隔离（Namespace/Cgroups）的技术、K8s 核心组件（API Server、Controller Manager）与银行场景适配点（如多租户隔离、数据持久化）。 ◦对比传统部署与容器化部署在银行核心系统中的差异。 2.行业实践案例：某核心系统容器化改造（30 分钟） ◦改造范围：2023 年完成系统容器化，涉及 120 个微服务、日均处理 30 万笔申请。 ◦关键动作：容器化改造的难点，基于 K8s 的自动扩缩容配置（如根据申请量动态调整 Pod 数量）、镜像安全扫描、灾备方案（跨可用区部署）。 ◦成效：部署时间从 4 小时缩短至 15 分钟，资源成本降低 25%。 3.工作坊：银行对账系统容器化设计（30 分钟） ◦场景：某银行对账系统需每日凌晨 2 点 - 6 点运行，处理 1000 万条交易记录，要求失败可重试。 ◦任务：分组设计 Dockerfile（基础镜像选择、资源限制）与 K8s 部署清单（Deployment 配置、Volume 挂载、配置项、密码安全的容器和改造）。 ◦输出：各组展示方案，讲师点评各组方案的优化点（如 init 容器预处理数据）。 4.训练作业（25 分） ◦任务：为工作坊设计的对账系统制定《K8s 监控告警方案》，包含关键指标（Pod 存活状态、CPU 使用率、对账完成率）、监控工具配置方法、告警分级策略（P1 级故障 5 分钟内通知到人）。 ◦要求：参考行内的监控可视化看板设计。 评分标准：指标完整性（10 分）、工具适配性（10 分）、可操作性（5 分）。 |
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下午：DevOps 1.DevOps 核心流程与工具链（60 分钟） ◦精简讲解持续集成（CI）、持续交付（CD）在银行的落地逻辑，聚焦工具链协同 ◦强调合规性：银行代码审计、权限管控与 DevOps 效率的平衡。 2.行业实践案例：某银行 DevOps 平台建设（60 分钟） ◦平台架构：2024 年上线的 DevOps 平台，覆盖从代码提交到生产部署全流程，支持手机银行 APP 迭代 ◦关键功能：代码合规扫描（集成 SonarQube，检测金融敏感操作风险）、自动化测试（API 测试 + 性能测试）、灰度发布（基于 Istio 的流量切分）。 ◦挑战解决：通过 “双态运维” 兼容核心系统（传统架构）与创新业务（DevOps 模式）。 3.工作坊：银行系统产品发布 DevOps 流程设计（30 分钟） ◦场景：某银行新理财产品（所负责系统）需通过开发、测试、预生产、生产四环境，涉及合规审核环节。 ◦任务：分组绘制流程图，明确各环节工具（如 Git管理代码、Jenkins 触发构建、Ansible 部署）与角色职责（开发、测试、运维、合规）。 ◦输出：各组展示流程，讲师对比案例中的审批自动化方案。 4.训练作业（25 分） ◦任务：为工作坊设计的流程编写《Jenkins Pipeline 脚本》，包含代码拉取、编译打包、自动化测试（调用 Jmeter 脚本）、合规检查（调用内部审计工具）等步骤。 ◦要求：标注关键节点的回滚机制（如测试失败自动停止流程）。 评分标准：流程完整性（10 分）、脚本可行性（10 分）、风险控制（5 分）。 |
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