"智能运维的核心目标包括故障预测、自动化修复、效能优化，最终推动运维从“经验驱动”向“数据驱动”转型，降低非计划停机损失并提升系统可靠性。《智能运维实践》从智能运维基本理论入手，详细讲解智能运维方法和应用案例，帮助读者掌握智能运维的核心技术本书配套示例源码、PPT课件与教学大纲。 《智能运维实践》共分12章，内容包括智能运维概述、智能运维框架、搭建Ubuntu运维和开发环境、Python编程基础、数据采集与存储、数据预处理、机器学习、深度学习、自然语言处理、日志异常检测、面向微服务的根因定位、网络流量异常检测。 《智能运维实践》理论与实践相结合，从基础概念出发，逐步深入技术细节，适合智能运维初学者、智能运维应用开发人员、系统与网络运维人员阅读。《智能运维实践》也适合作为高等院校或高职高专院校智能运维课程的教材。"

"苏娜，副教授，工学博士，硕士生导师，中国自动化学会网络信息服务专业委员会委员，中国自动化学会会员，泰安市高层次人才。主要研究方向为数据挖掘、人工智能等。主持或参与10余项科研项目，发表学术论文20余篇，撰写专著1部，取得发明专利2项、软件著作权多项。孙琳，学术副教授，硕士生导师。主要研究方向为数据分析与数据挖掘等。主持并参与多项省部级科研项目，发表科研、教学论文十余篇，其中多篇被SCI、EI检索。王鸽，副教授，博士，硕士生导师。主要研究方向为大数据分析、人工智能、自然语言处理、机器学习等。主持并参与多项省部级科研项目，发表论文20余篇，参编教材4部，取得发明专利2项、软件著作权多项。"

前 言 本书背景 近年来，随着云计算、大数据和人工智能技术的广泛应用，传统运维模式在应对复杂IT系统时逐渐显现出局限性。智能运维（AIOps）作为运维领域的新兴方向，尝试通过引入机器学习、自动化分析等技术来提升运维效率，但其理论体系和技术实践仍在不断演进中。 我们编写本书的初衷是为读者提供一个相对系统的智能运维学习参考。书中内容基于现有的AIOps技术实践整理而成，虽然力求全面，但受限于编者的水平和智能运维领域的发展速度，难免存在不足之处。我们期待通过本书抛砖引玉，与广大读者共同探讨智能运维的未来发展方向。 本书目的 本书旨在为读者构建智能运维领域的系统性学习路径，通过理论与实践相结合的方式，帮助不同背景的读者掌握AIOps的核心技术。本书注重知识体系的完整性和实践指导性，力求使学术研究者获得理论支撑，同时让工程实践者掌握落地方法，推动智能运维技术在实际工作场景中的应用与创新。 本书内容概述 本书系统介绍智能运维（AIOps）的核心技术与实践应用，内容涵盖智能运维的基本概念、技术框架、开发环境搭建等基础知识，并深入讲解数据采集与存储、数据预处理、机器学习、深度学习等关键技术。书中特别设计了日志异常检测、微服务根因定位、网络流量异常检测等典型运维场景的实战案例，通过Python代码帮助读者掌握智能运维的实践方法。 本书特点 （1）理论与实践相结合：不仅讲解算法原理，还提供完整的代码实现和案例分析。 （2）案例驱动：围绕真实运维场景（如日志分析、故障定位等）展开，增强实用性，方便读者在类似的场景中直接借鉴。 （3）内容安排循序渐进：从基础环境搭建到高...