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| 編輯推薦： |
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本书讲解了自动化运维和智能化运维两大内容，并且通过实验环境搭建的方式，让读者能够快速地掌握当前 Docker 和 Kubernetes 环境的使用。在讲述相关的知识和技术的时候，以开箱即用的方式给读者选择了一些能够实际增强智能化运维能力的 AIOps 工具包。
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| 內容簡介： |
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本书讲解了自动化运维和智能化运维两大内容，并且通过实验环境搭建的方式，让读者能够快速地掌握当前 Docker 和 Kubernetes 环境的使用。在讲述相关的知识和技术的时候，以开箱即用的方式给读者选择了一些能够实际增强智能化运维能力的 AIOps 工具包。
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| 關於作者： |
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吴文豪，《自动化运维软件设计实战》作者、网思科技股份有限公司广州研究院负责人。孙靖翀，草根老码农一枚，开源软件生态成长的见证者，活跃在自动化运维一线的折腾者。
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| 目錄：
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第1章 自动化运维的常见问题与发展趋势
1.1 运维过程中的常见问题
1.1.1 设备数量多
1.1.2 系统异构性大
1.1.3 云计算技术成熟后带来更大的困难
1.1.4 信息安全要求带来的挑战
1.2 自动化运维主流工具
1.2.1 SaltStack
1.2.2 Ansible
1.3 自动化运维
1.4 新的趋势—AIOps
1.5 小结
第2章 使用Kubernetes快速搭建实验环境
2.1 Docker
2.1.1 使用Docker搭建实验环境的优点
2.1.2 安装Docker
2.1.3 Docker的基础使用方法
2.1.4 Docker常用命令与配置
2.1.5 定制Ansible镜像
2.1.6 使用docker-compose编排实验环境
2.1.7 docker-compose的常用配置项
2.2 镜像仓库
2.2.1 Docker Registry
2.2.2 Harbor
2.3 Kubernetes
2.3.1 Kubernetes简介
2.3.2 Kubeasz
2.3.3 K3S
2.3.4 Kubernetes快速入门
2.3.5 使用Kubernetes Deployment搭建Ansible实验环境
第3章 集中化运维利器——Ansible
3.1 Ansible基础知识
3.1.1 主机纳管——inventory
3.1.2 动态inventory
3.2 在命令行中执行Ansible
3.2.1 指定目标主机
3.2.2 常用命令示例
3.3 Ansible常用模块
3.3.1 文件管理模块
3.3.2 命令执行模块
3.3.3 网络相关模块
3.3.4 代码管理模块
3.3.5 包管理模块
3.3.6 系统管理模块
3.3.7 文档动态渲染与配置模块
3.4 自动化作业任务的实现—Ansible Playbook
3.4.1 Playbook示例
3.4.2 常用的Playbook结构
3.4.3 变量的使用
3.4.4 条件语句
3.4.5 循环控制
3.4.6 include语法
3.4.7 Ansible Playbook的角色roles
3.5 密钥管理方案—ansible-vault
3.6 使用Ansible的API
3.7 Ansible的优点与缺点
第4章 自动化运维
4.1 Ansible在自动化运维中的应用
4.1.1 ansible_fact缓存
4.1.2 ansible_fact信息模板
4.1.3 载入fact
4.1.4 set_fact的使用
4.1.5 自定义module
4.2 挂载点使用情况和邮件通知
4.2.1 任务目标
4.2.2 任务分析
4.2.3 任务的实现
4.3 操作系统安全基线检查
4.3.1 任务目标
4.3.2 任务分析
4.3.3 任务的实现
4.4 收集被管理节点信息
4.4.1 任务目标
4.4.2 任务分析
4.4.3 Jinja2简介
4.4.4 服务器巡检任务
4.5 小结
第5章 AIOps概述
5.1 AIOps概述
5.2 AIOps的落地路线
5.3 基于基础指标监控系统的AIOps
5.4 基于日志分析系统的AIOps
5.5 基于知识库的AIOps
5.6 基于AI平台的AIOps
第6章 AIOps工具包
6.1 应用系统参数自动优化
6.2 智能日志分析
6.2.1 日志模式发现
6.2.2 日志模式统计分析
6.2.3 实时异常检测
6.3 告警关联分析
6.4 语义检索
6.4.1 Bert-As-Service
6.4.2 Bert Fine-tuning
6.5 异常检测
6.5.1 典型场景——监控指标异常检测
6.5.2 异常检测工具包——PyOD
6.6 时序预测
6.6.1 典型场景——动态告警阈值
6.6.2 时序预测工具包——Prophet
第7章 加速AIOps落地——AI平台
7.1 AI平台与AIOps
7.1.1 为运维系统插上AI的翅膀
7.1.2 Polyaxon
7.2 搭建AI平台的技术点
7.2.1 nvidia-docker
7.2.2 nvidia-device-plugin
7.2.3 KubeShare——显卡资源调度
7.2.4 AI算法插件框架设计
7.2.5 KEDA——基于事件的弹性伸缩框架
7.2.6 Argo Workflow——云原生的工作流引擎
7.2.7 Traefik
7.3 小结
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| 內容試閱：
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技术的更新迭代速度总是非常快，回想起编写《自动化运维软件设计实战》一书的时候，容器化技术还没有被广泛地使用，智能化运维的概念也还没有在运维圈火热起来。经过近几年的技术变迁，微服务、云原生、智能化运维等非常多的新技术和新概念陆续出现，并且获得了广泛应用。
新技术的出现，提升了运维工程师的工作效率。比如，在容器化技术出现之前，应用最终部署环境与测试开发环境的一致性问题是让运维工程师在完成应用部署时非常头疼的问题之一。在容器化技术出现之后，应用最终部署环境与测试开发环境的一致性问题被容器化技术完美解决了，运维工程师再也不需要为其担心了，而且由于使用了容器化技术，也提升了应用部署的效率。但是，事物往往存在两面性，新技术的出现虽然解决了不少问题，但也带来了新的问题。例如，容器化部署被广泛使用之后，容器的数量呈爆炸性增长，容器间调用的复杂性相较于传统部署模式的复杂性也数倍增加。因此，运维工程师需要为手中的运维工具箱增加一些更强劲的自动化运维和智能化运维工具，来应对新的技术浪潮。
开源社区中有非常多的运维工具包，所实现的功能及达到的效果参差不齐，本书选择了一些“开箱即用”并且效果不俗的开源工具包分享给读者。
本书章节内容如下。
第1章：
回顾自动化运维技术，介绍自动化运维过程中面临的问题，并且对自动化运维的后续发展进行展望，帮助读者快速了解自动化运维领域需要解决的问题及未来的发展方向。
第2章：
容器化技术被广泛应用之后，Kubernetes技术的出现将容器化技术的普及推向了一个新的高度。本章主要介绍如何快速搭建Kubernetes实验环境，帮助读者快速掌握Kubernetes和Docker相关技术，为读者能够快速体验本书介绍的运维工具包提供了一套简单易用的实验环境。
第3～4章：
通过介绍Ansible的使用，以及采用Ansible实现自动化运维的典型案例，帮助读者掌握如何使用Ansible这款开源的自动化运维利器来完成日常运维工作。
第5～7章：
对智能化运维的发展历程进行了简单的回顾，并提供了对读者比较有帮助的AIOps工具包，以及介绍如何使用Kubernetes技术来搭建一个能够让AIOps技术快速落地的AI平台。
致谢
本书参考了大量的网络资料，这些资料来自GitHub、Stack Overflow、知乎等，在此向这些促进知识传播的网络平台致以诚挚的敬意。
特别感谢我就职的网思科技股份有限公司，公司良好的技术氛围、快速成长的业务，让我有机会带领团队研发公司的拳头产品AlphaMind AI能力开放平台，这为本书的写作提供了非常好的外部环境。
感谢我的父母和妻子，以及我的女儿，你们在本书的写作过程中给予了我最大的支持。
最后，感谢各位读者朋友。
本书中的相关链接的地址可通过扫描封底二维码获取。
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