正版资源AIOps训练营，人工智能运维课程视频+资料
# 导读：从云原生到 AIOps 的工程实践课 这门课解决什么问题 运维与开发团队普遍面临一个现实问题：基础设施规模持续膨胀，传统人工巡检、被动告警、手动扩容已难以跟上线上服务的迭代节奏，故障响应慢、成本难控、变更风险高。这门课围绕"用云原生工具链搭基础设施、用 AIOps 思路做智能运维
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# 导读：从云原生到 AIOps 的工程实践课
这门课解决什么问题
运维与开发团队普遍面临一个现实问题：基础设施规模持续膨胀，传统人工巡检、被动告警、手动扩容已难以跟上线上服务的迭代节奏，故障响应慢、成本难控、变更风险高。这门课围绕"用云原生工具链搭基础设施、用 AIOps 思路做智能运维"这条主线展开，目标是让读者具备从环境搭建、资源编排到异常自愈的完整工程能力。它不是概念科普课，而是带着 Terraform、Docker、Kubernetes 实战案例，把 AIOps 的落地路径讲清楚。
适合什么基础
适合具备一定运维或后端开发经验、熟悉 Linux 系统操作和基础网络知识的开发者。读者不需要会写 K8s 代码，但需要理解容器、编排、IaC 这些术语的含义，能独立阅读日志、理解告警。课程前半部分假设读者能跑通一个容器化应用，后半部分则要求读者把云原生工具链串起来，把基础设施交给代码管理。
建议先看哪几块
建议按"云原生基础 → 容器与 K8s 入门 → AIOps 实践"的顺序对照学习。云原生基础章节会覆盖从 DevOps 演进到 AIOps 的脉络，再结合 Terraform 的 IaC 思想讲基础设施即代码，这部分是后续所有案例的底座。容器与 K8s 入门章节则从 Dockerfile 优化、Helm 包管理、微服务示例应用这些具体模块切入，让读者真正理解云原生环境的构建方式。AIOps 概念部分放在最后，先建立工具链，再谈智能运维的工程思路，顺序不可颠倒。
学完能独立做什么
学完这一课，读者能够独立完成云原生环境的搭建与维护：用 Terraform 编写基础设施编排脚本，用 Dockerfile 构建镜像并优化镜像体积，通过 Helm 管理 K8s 应用模板，理解微服务示例应用的设计与部署。更重要的是，读者能站在 AIOps 的视角，把告警收敛、异常自愈、容量预测这些工程目标拆解为可落地的技术方案，而不是停留在"会用工具"的层面。
资料怎么配合练习
课程配套源码和案例演示视频，建议边看边动手。每个云原生模块都有可运行的代码仓库，看完 Terraform 命令和案例后，直接在本地或测试环境复现一遍，再对照视频里的操作步骤加深理解。AIOps 实践部分则以直播答疑和回放形式展开，重点是把工具链和运维思路结合起来，而不是停留在概念层面。资料包中的源码是理解工程细节的关键，建议拆解阅读，对照文档验证每一步命令和配置的含义。
0.开营及直播
aiops训练营直播答疑-10.19_ev.mp4
aiops训练营直播答疑11.23_ev.mp4
aiops训练营直播答疑12.8_ev.mp4
aiops训练营直播答疑-9.21_ev.mp4
aiops训练营直播答疑回放9.7_ev.mp4
开营直播 – 01_ev.mp4
1.云原生基础
1.从精益、敏捷、devops到aiops_ev.mp4
2.什么是aiops_ev.mp4
3.iac和terraform概述_ev.mp4
4.terraform核心命令_ev.mp4
5.terraform案例演示_ev.mp4
2.容器和k8s入门
1.深入dockerfile和镜像构建_ev.mp4
2.dockerfile的最佳实践_ev.mp4
3.初级应用定义：manifest_ev.mp4
4.微服务示例应用的设计和实现_ev.mp4
5.应用定义：helm入门和实战_ev.mp4
6.应用定义：kustomize入门和实战_ev.mp4
3.aiops入门
1.promptengineering入门和实战_ev.mp4
2.chatcompletions、memory、jsonmode实战_ev.mp4
3.functioncalling实战_ev.mp4
4.fine-tuning实战_ev.mp4
5.检索增强生成（rag、graphrag）实战_ev.mp4
6.本地部署常见开源模型并推理_ev.mp4
4.agent入门
1.agent的四种设计模式.ts
1.agent的四种设计模式_ev.mp4
2.agent开发实战（一）.ts
2.agent开发实战（一）_ev.mp4
3.agent开发实战（二）.ts
3.agent开发实战（二）_ev.mp4
4.agent开发实战（三）.ts
4.agent开发实战（三）_ev.mp4
5.client-go入门及实战
1.client-go简介和配置_ev.mp4
2.client-go里的4种client_ev.mp4
3.实现一个client-gowatch客户端_ev.mp4
4.informers、indexer、workqueue_ev.mp4
5.实现一个简单的kubectlgetcrd_ev.mp4
6.client-go aiops实战
1.golangcll实战：cobrasdk_ev.mp4
2.从零开发chatk8s命令行工具_ev.mp4
3.从零开发k8sgpt故障诊断工具_ev.mp4
7.kubernetes operator入门
1.operator概述_ev.mp4
2.kubebuilder实战一：实现类似kubevelaapplication定义_ev.mp4
3.kubebuilder实战二：实现阿里云定时弹性伸缩器_ev.mp4
4.operatorsdk实战一：基于helm开发operator_ev.mp4
5.operatorsdkolm_ev.mp4
6.operator最佳实践_ev.mp4
8.operator aiops实战
1.实战一：开发operator调度gpu竞价实例资源池.ts
1.实战一：开发operator调度gpu竞价实例资源池_ev.mp4
2.实战二：operator实现大模型私有部署.ts
2.实战二：operator实现大模型私有部署_ev.mp4
3.实战三：开发基于llm的日志流监测operator.ts
3.实战三：开发基于llm的日志流监测operator_ev.mp4
4.实战四：实现基于运维专家知识库故障排查operator.ts
4.实战四：实现基于运维专家知识库故障排查operator_ev.mp4
9.训练流量预测模型实现自动扩容
1.alops模型训练和自动扩容（上篇）_ev.mp4
2.alops模型训练和自动扩容（下篇）_ev.mp4
10.基于多agent协同的kubernetes故障自动修复
1.多agent协同自动修复k8s故障（上篇）_ev.mp4
2.多agent协同自动修复k8s故障（下篇）_ev.mp4
11.open telemetry概述
1.opentelemetry简介.ts
2.opentelemetry的数据格式和组件.ts
2.opentelemetry的数据格式和组件_ev.mp4
3.opentelemetry数据流以及如何集成opentelemetry.ts
3.opentelemetry数据流以及如何集成opentelemetry_ev.mp4
12.open telemetry开发实战
1.loki日志采集实战_ev.mp4
2.prometheus指标采集实战_ev.mp4
3.集成opentelemetrysdk_ev.mp4
4.打造日志、指标和分布式追踪三合一查询面板_ev.mp4
5.零代码集成opentelemetry_ev.mp4
13.ebpf 概述
1.什么是ebpf_ev.mp4
2.ebpf实现的技术细节_ev.mp4
3.ebpfmap_ev.mp4
4.xdp_ev.mp4
5.ebpf相关的项目_ev.mp4
14.ebpf零侵入可观测性开发实战
1.ebpfbcc实战.ts
1.ebpfbcc实战_ev.mp4
2.通过ebpf+beyla实现零侵入metrices和tracing.ts
3.借助ebpf、cilium、hubble实现零侵入可观测性.ts
3.借助ebpf、cilium、hubble实现零侵入可观测性_ev.mp4
4.借助ebpf+flaco实时监测k8s安全威胁.ts
4.借助ebpf+flaco实时监测k8s安全威胁_ev.mp4
专栏课
云原生基础架构实战课
云原生架构与gitops实战
资料
10-训练流量预测模型实现自动扩容.pdf
11-多 agent 协同自动修复 k8s 故障.pdf
12-opentelemetry 入门.pdf
13-可观测性开发实战.pdf
14-ebpf入门.pdf
15-ebpf零侵入可观测性开发实战.pdf
1-云原生aiops概览.pdf
2-基础设施即代码实战.pdf
4-aiops 入门.pdf
5-agent 开发实战.pdf
6-client-go 入门和实战.pdf
7-client-go aiops 实战.pdf
8-operator 入门与实战.pdf
9-operator aiops 实战.pdf
加餐二：chatops 开发实战.pdf
加餐一：llm 并发高性能推理技术方案.pdf
![黑马项目-天机学堂[教程+资料]](https://www.getfromcode.com/api/uploads/06f5e7fd-ba24-48ee-9a54-04f07873d0f2.jpg)
