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收益目標(biāo):* 掌握SRE的知識(shí)體系、構(gòu)建方法和團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)型實(shí)踐經(jīng)驗(yàn) * 掌握構(gòu)建與提升運(yùn)維軟件工程能力的關(guān)鍵方向方法 * 掌握運(yùn)維數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系的構(gòu)建和平臺(tái)(CMDB/服務(wù)樹/業(yè)務(wù)樹)設(shè)計(jì)方法 * 掌握運(yùn)維/SRE效能體系的構(gòu)建和平臺(tái)(OnCall/流程/作業(yè))設(shè)計(jì)方法 * 掌握業(yè)務(wù)穩(wěn)定性運(yùn)營(yíng)體系的構(gòu)建和平臺(tái)(SLO/容量/事件運(yùn)營(yíng))設(shè)計(jì)方法
適應(yīng)人群:* 企業(yè)背景: 互聯(lián)網(wǎng)公司以及計(jì)劃落地SRE團(tuán)隊(duì)模式的傳統(tǒng)企業(yè) * 技術(shù)背景: 運(yùn)維, 運(yùn)維研發(fā),SRE,軟件研發(fā),技術(shù)經(jīng)理,架構(gòu)師
關(guān)鍵詞:我是運(yùn)維經(jīng)理,互聯(lián)網(wǎng),運(yùn)維,組織
收益目標(biāo):?AI在研發(fā)管理中的價(jià)值 ?AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐 ?AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響 ?生成式AI(AIGC)的最新進(jìn)展與應(yīng)用; ?AIGC及其應(yīng)用領(lǐng)域; ?大模型在軟件研發(fā)全生命居期中的應(yīng)用場(chǎng)景與案例; ?AIGC驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)能力進(jìn)階 ?AI輔助編程工具 ?利用 智能編程助手提高編程效率和準(zhǔn)確性 ?七大實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:探索智能編程助手的最佳實(shí)踐 ?探索 智能編程助手的未來(lái)發(fā)展與實(shí)驗(yàn)功能 ?研發(fā)場(chǎng)景Agent構(gòu)建及應(yīng)用 ?如何評(píng)估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性
適應(yīng)人群:暫無(wú)
關(guān)鍵詞:其他
收益目標(biāo):1. SRE體系構(gòu)建:掌握SRE核心框架與Google實(shí)踐(錯(cuò)誤預(yù)算、50%研發(fā)時(shí)間原則),推動(dòng)團(tuán)隊(duì)工程化轉(zhuǎn)型。 2. 自動(dòng)化與穩(wěn)定性:實(shí)現(xiàn)運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)化;通過(guò)SLO管理及混沌工程提升系統(tǒng)容錯(cuò)性。 3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)維:構(gòu)建可觀測(cè)性體系,結(jié)合LLM實(shí)現(xiàn)智能診斷與自愈,故障恢復(fù)時(shí)間縮短80%。 4. 組織與文化落地:建立無(wú)責(zé)難復(fù)盤機(jī)制,推動(dòng)開發(fā)運(yùn)維融合(如開發(fā)參與On-Call),設(shè)計(jì)SRE團(tuán)隊(duì)模型。 5. 混沌工程:主動(dòng)注入故障(如網(wǎng)絡(luò)隔離),驗(yàn)證系統(tǒng)韌性。 6. 容量規(guī)劃:基于負(fù)載預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)資源伸縮,資源利用率提升30%。 7. 團(tuán)隊(duì)模型:基礎(chǔ)架構(gòu)/工具/業(yè)務(wù)SRE分層協(xié)作,業(yè)務(wù)方參與SLO制定。
適應(yīng)人群:* 企業(yè)類型:主要面向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),以及有意引入 SRE 團(tuán)隊(duì)模式,實(shí)現(xiàn)運(yùn)維體系轉(zhuǎn)型升級(jí)的傳統(tǒng)企業(yè)。 * 技術(shù)崗位:適合運(yùn)維工程師、運(yùn)維研發(fā)人員、SRE 工程師、軟件研發(fā)人員、技術(shù)經(jīng)理、架構(gòu)師等技術(shù)崗位人員參與學(xué)習(xí)。
關(guān)鍵詞:互聯(lián)網(wǎng),運(yùn)維,轉(zhuǎn)型,工程化,數(shù)字化轉(zhuǎn)型,大模型
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