阿里大牛的Kafka动态配置了解下？

在开始分享之前，我们先来复习一下设置 Kafka 参数，特别是 Broker 端参数的方法。

在 Kafka 安装目录的 config 路径下，有个 serverproperties 文件。通常情况下，我们会指定这个文件的路径来启动 Broker。如果要设置 Broker 端的任何参数，我们必须在这个文件中显式地增加一行对应的配置，之后启动 Broker 进程，令参数生效。我们常见的做法是，一次性设置好所有参数之后，再启动 Broker。当后面需要变更任何参数时，我们必须重启 Broker。但生产环境中的服务器，怎么能随意重启呢？所以，目前修改 Broker 端参数是非常痛苦的过程。

基于这个痛点，社区于 110 版本中正式引入了动态 Broker 参数（Dynamic BrokerConfigs）。所谓动态，就是指修改参数值后，无需重启 Broker 就能立即生效，而之前在serverproperties 中配置的参数则称为静态参数（Static Configs）。显然，动态调整参数值而无需重启服务，是非常实用的功能。如果你想体验动态 Broker 参数的话，那就赶快升级到 11 版本吧。

当然了，当前最新的 23 版本中的 Broker 端参数有 200 多个，社区并没有将每个参数都升级成动态参数，它仅仅是把一部分参数变成了可动态调整。那么，我们应该如何分辨哪些参数是动态参数呢？

如果你打开 11 版本之后（含 11）的 Kafka 官网，你会发现Broker Configs表中增加了Dynamic Update Mode 列。该列有 3 类值，分别是 read-only、per-broker 和 cluster-wide。我来解释一下它们的含义。

我来举个例子说明一下 per-broker 和 cluster-wide 的区别。Broker 端参数 listeners 想必你应该不陌生吧。它是一个 per-broker 参数，这表示你只能为单个 Broker 动态调整listeners，而不能直接调整一批 Broker 的 listeners。logretentionms 参数是 cluster-wide 级别的，Kafka 允许为集群内所有 Broker 统一设置一个日志留存时间值。当然了，你也可以为单个 Broker 修改此值。

你可能会问，动态 Broker 参数的使用场景都有哪些呢？实际上，因为不必重启 Broker，动态 Broker 参数的使用场景非常广泛，通常包括但不限于以下几种：

在这些使用场景中，动态调整线程池大小应该算是最实用的功能了。很多时候，当 KafkaBroker 入站流量（inbound data）激增时，会造成 Broker 端请求积压（Backlog）。有了动态参数，我们就能够动态增加网络线程数和 I/O 线程数，快速消耗一些积压。当突发流量过去后，我们也能将线程数调整回来，减少对资源的浪费。整个过程都不需要重启Broker。你甚至可以将这套调整线程数的动作，封装进定时任务中，以实现自动扩缩容。

由于动态配置的特殊性，它必然有和普通只读参数不同的保存机制。下面我来介绍一下Kafka 是如何保存动态配置的。

首先，Kafka 将动态 Broker 参数保存在 ZooKeeper 中，具体的 znode 路径如下图所示。

我来解释一下图中的内容。changes 是用来实时监测动态参数变更的，不会保存参数值；topics 是用来保存 Kafka 主题级别参数的。虽然它们不属于动态 Broker 端参数，但其实它们也是能够动态变更的。

users 和 clients 则是用于动态调整客户端配额（Quota）的 znode 节点。所谓配额，是指Kafka 运维人员限制连入集群的客户端的吞吐量或者是限定它们使用的 CPU 资源。

分析到这里，我们就会发现，/config/brokers znode 才是真正保存动态 Broker 参数的地方。该 znode 下有两大类子节点。第一类子节点就只有一个，它有个固定的名字叫 <default >，保存的是前面说过的 cluster-wide 范围的动态参数；另一类则以 brokerid 为名，保存的是特定 Broker 的 per-broker 范围参数。由于是 per-broker 范围，因此这类子节点可能存在多个。

我们一起来看一张，它展示的是我的一个 Kafka 集群环境上的动态 Broker 端参数。

在这张图中，我首先查看了 /config/brokers 下的子节点，我们可以看到，这里面有 <default > 节点和名为 0、1 的子节点。< default > 节点中保存了我设置的 cluster-wide范围参数；0 和 1 节点中分别保存了我为 Broker 0 和 Broker1 设置的 per-broker 参数。

接下来，我分别展示了 cluster-wide 范围和 per-broker 范围的参数设置。拿numiothreads 参数为例，其 cluster-wide 值被动态调整为 12，而在 Broker 0 上被设置成 16，在 Broker 1 上被设置成 8。我为 Broker 0 和 Broker 1 单独设置的值，会覆盖掉cluster-wide 值，但在其他 Broker 上，该参数默认值还是按 12 计算。

如果我们再把静态参数加进来一起讨论的话，cluster-wide、per-broker 和 static 参数的优先级是这样的：per-broker 参数 > cluster-wide 参数 > static 参数 > Kafka 默认值。

另外，如果你仔细查看上图中的 ephemeralOwner 字段 ，你会发现它们的值都是 0x0。这表示这些 znode 都是持久化节点，它们将一直存在。即使 ZooKeeper 集群重启，这些数据也不会丢失，这样就能保证这些动态参数的值会一直生效。

讲完了保存原理，我们来说说如何配置动态 Broker 参数。目前，设置动态参数的工具行命令只有一个，那就是 Kafka 自带的 kafka-configs 脚本。接下来，我来以uncleanleaderelectionenable 参数为例，演示一下如何动态调整。

下面这条命令展示了如何在集群层面设置全局值，即设置 cluster-wide 范围值。

总体来说命令很简单，但有一点需要注意。 如果要设置 cluster-wide 范围的动态参数，需要显式指定 entity-default 。现在，我们使用下面的命令来查看一下刚才的配置是否成功。

从输出来看，我们成功地在全局层面上设置该参数值为 true。注意 sensitive=false 的字眼，它表明我们要调整的参数不是敏感数据。如果我们调整的是类似于密码这样的参数时，该字段就会为 true，表示这属于敏感数据。

好了，调整完 cluster-wide 范围的参数，我来演示下如何设置 per-broker 范围参数。我们还是以 uncleanleaderelectionenable 参数为例，我现在为 ID 为 1 的 Broker 设置一个不同的值。命令如下：

同样，我们使用下列命令，来查看一下刚刚的设置是否生效了。

这条命令的输出信息很多。我们关注两点即可。

如果我们要删除 cluster-wide 范围参数或 per-broker 范围参数，也非常简单，分别执行下面的命令就可以了。

删除动态参数要指定 delete-config 。当我们删除完动态参数配置后，再次运行查看命令，结果如下：

此时，刚才配置的所有动态参数都已经被成功移除了。

刚刚我只是举了一个参数的例子，如果你想要知道动态 Broker 参数都有哪些，一种方式是在 Kafka 官网中查看 Broker 端参数列表，另一种方式是直接运行无参数的 kafka-configs脚本，该脚本的说明文档会告诉你当前动态 Broker 参数都有哪些。我们可以先来看看下面这两张图。

看到有这么多动态 Broker 参数，你可能会问：这些我都需要调整吗？你能告诉我最常用的几个吗？根据我的实际使用经验，我来跟你分享一些有较大几率被动态调整值的参数。

1logretentionms 。

修改日志留存时间应该算是一个比较高频的操作，毕竟，我们不可能完美地预估所有业务的消息留存时长。虽然该参数有对应的主题级别参数可以设置，但拥有在全局层面上动态变更的能力，依然是一个很好的功能亮点。

2numiothreads 和 numnetworkthreads 。

这是我们在前面提到的两组线程池。就我个人而言，我觉得这是动态 Broker 参数最实用的场景了。毕竟，在实际生产环境中，Broker 端请求处理能力经常要按需扩容。如果没有动态 Broker 参数，我们是无法做到这一点的。

3 与 SSL 相关的参数 。

主要是 4 个参数（sslkeystoretype、sslkeystorelocation、sslkeystorepassword 和sslkeypassword）。允许动态实时调整它们之后，我们就能创建那些过期时间很短的 SSL证书。每当我们调整时，Kafka 底层会重新配置 Socket 连接通道并更新 Keystore。新的连接会使用新的 Keystore，阶段性地调整这组参数，有利于增加安全性。

4numreplicafetchers 。

这也是我认为的最实用的动态 Broker 参数之一。Follower 副本拉取速度慢，在线上Kafka 环境中一直是一个老大难的问题。针对这个问题，常见的做法是增加该参数值，确保有充足的线程可以执行 Follower 副本向 Leader 副本的拉取。现在有了动态参数，你不需要再重启 Broker，就能立即在 Follower 端生效，因此我说这是很实用的应用场景。

本文重点讨论了 Kafka 110 版本引入的动态 Broker 参数。这类参数最大的好处在于，无需重启 Broker，就可以令变更生效，因此能够极大地降低运维成本。除此之外，还给出了动态参数的保存机制和设置方法。

这个无服务器的优势导师让我们了解了，在无服务器平台上，无需用户自身去维护操作系统。开发人员只需要编写云函数，选择触发云函数运行的事件就可以完成工作。例如加载一个镜像到云存储中，或者向数据库添加一个很小的，让无服务器系统本身来处理其他所有系统管理的操作⌄如选择实例、部署、容错、监控、日志、安全补丁等等。更好地自动扩缩容方式，理论上能应对突发的从“零”到“无穷大”的需求峰值。有关扩展的决定由云提供商按需提供，开发人员不再需要编写自动扩展策略或定义机器级别资源（CPU、内存等）的使用规则。

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查询如下：

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如何把自己的网站部署到服务器上？

首先你要有网站的发行包。

其次，∞你的服务器上要有tomcat，weblogic等服务器容器软件。

最后，只需将网站发布包放在tomcat等启动目录下即可。

如果需要购买服务器，可以去酷酷云官网购买，性价比很高。

k8s部署在物理服务器还是虚拟机？

无论是采用裸金属还是虚机来部署K8s集群都是可以的并且在生产环境中都有被广泛使用。

两种部署方式该如何选择取决于实际生产环境和需求，两者没有优劣之分，主要是部署时哪种承载方式更适合实际场景，这就需要具体情况具体分析比如部署成本以及客户要求。

如果采用裸金属部署的话，那么首先需要考虑服务器硬件及机房维护等相关成本支出；如果上云的话需要选择合适云平台以及和云的对接等部署中的技术细节。

当然实际生产环境中，无论是采用私有云还是公有云部署，很多公司都采用虚机的方式部署k8s集群，这种方式相对更加灵活，比如虚机数量及后期运维中可以根据实际情况灵活调整集群规模，扩缩容等等。当然麻烦的地方就在于增加了虚拟层无论是部署还是运维的难度都增大很多，同时运维时troubleshooting定位及排查时难度也会因此而加大，需要运维人员同时具备对于容器集群运维和虚拟层的运维技能。

如何将APP部署在阿里云服务器上？

具体部署

1）远程登录：第一次购买小鸟云服务器后，可以在个人中心查看到云服务器的IP、帐户等信息，然后购买者可以通过远程登录到小鸟云服务器，

2）安装web环境根据自己应用特点选择安装相关web服务器tomcat或者jetty，小鸟云提供了一条龙安装部署脚本

3）打包应用将web源码下载到本地，使用命令mvnpackage打成war包。如果不是maven工程，可以用类似ant打成war包。

4）上传war包Linux下面可以使用sftp上传war包，上传war包到指定目录后进行解压

5）启动web服务将tomcat或jetty服务启动

6）配置反向代理、绑定域名

C++开发的服务端（例如游戏服务端）开发好的代码需要怎样部署到Linux的服务器上呢？

你可以在Linux中用编译好的二进制，也可以在Linux中直接编译成二进制文件来执行。

公司的一台服务器，如何架设外网服务器，部署公司网站？

1,首先你的ADSL是动态获得IP地址,所以你要找个动态郁闷解析提供商2,到解析提供商哪注册一个用户,然后管理域名3,点你的域名。可以查看你的IP,这个功能也可以和直接下载客户端获得,它会自动更新4,下载客户端,安装好了以后,填写帐号密码,增加到列表中,方便下次启动不用重输5,接下来就是改数据库了,只改一项,其它不变动打开数据库选择realmd下面的realmlist打开编辑里面的address就是你的域名,最后退出,启动magosexe大功告成既然是公司网建议使用NAT地址转换需要一台路由器来实现NAT地址转换还要虚拟主机交换机和防火墙有一台服务器要架设的至少要两个公网IP地址一个给外网人访问服务器用另一个给公司内部人员访问外网用具体的部署还要看公司的结构规模和架设服务器的类型你给的信息太少无法一一作答有问题留言给我

怎么把服务器，云主机，VPS部署到互联网上去？

上传源码程序，然后解析域名到VPS或者云主机上，然后访问域名就可以了。

面试 的目的是确定面试者如何处理他们所选择的研究领域的问题，以及他们如何批判性地思考问题。下面我给大家带来2021面试网络工程师的题目参考，希望能帮助到大家!

Java多线程 面试题 目

1、什么是线程

线程是 操作系统 能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。程序员可以通过它进行多处理器编程，你可以使用多线程对运算密集型任务提速。比如，如果一个线程完成一个任务要100毫秒，那么用十个线程完成改任务只需10毫秒。

2、线程和进程有什么区别

线程是进程的子集，一个进程可以有很多线程，每条线程并行执行不同的任务。不同的进程使用不同的内存空间，而所有的线程共享一片相同的内存空间。每个线程都拥有单独的栈内存用来存储本地数据。

3、如何在Java中实现线程

两种方式：javalangThread 类的实例就是一个线程但是它需要调用javalangRunnable接口来执行，由于线程类本身就是调用的Runnable接口所以你可以继承javalangThread 类或者直接调用Runnable接口来重写run() 方法 实现线程。

4、Java 关键字volatile 与 synchronized 作用与区别

Volatile：

它所修饰的变量不保留拷贝，直接访问主内存中的。

在Java内存模型中，有main memory，每个线程也有自己的memory (例如寄存器)。为了性能，一个线程会在自己的memory中保持要访问的变量的副本。这样就会出现同一个变量在某个瞬间，在一个线程的memory中的值可能与另外一个线程memory中的值，或者main memory中的值不一致的情况。 一个变量声明为volatile，就意味着这个变量是随时会被其他线程修改的，因此不能将它cache在线程memory中。

synchronized：

当它用来修饰一个方法或者一个代码块的时候，能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码。

一、当两个并发线程访问同一个对象object中的这个synchronized(this)同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。

二、然而，当一个线程访问object的一个synchronized(this)同步代码块时，另一个线程仍然可以访问该object中的非synchronized(this)同步代码块。

三、尤其关键的是，当一个线程访问object的一个synchronized(this)同步代码块时，其他线程对object中所有 其它 synchronized(this)同步代码块的访问将被阻塞。

四、当一个线程访问object的一个synchronized(this)同步代码块时，它就获得了这个object的对象锁。结果，其它线程对该object对象所有同步代码部分的访问都被暂时阻塞。

五、以上规则对其它对象锁同样适用。

5、有哪些不同的线程生命周期

当我们在Java程序中新建一个线程时，它的状态是New。当我们调用线程的start()方法时，状态被改变为Runnable。线程调度器会为Runnable线程池中的线程分配CPU时间并且讲它们的状态改变为Running。其他的线程状态还有Waiting，Blocked 和Dead。

6、你对线程优先级的理解是什么

每一个线程都是有优先级的，一般来说，高优先级的线程在运行时会具有优先权，但这依赖于线程调度的实现，这个实现是和操作系统相关的(OS dependent)。

我们可以定义线程的优先级，但是这并不能保证高优先级的线程会在低优先级的线程前执行。线程优先级是一个int变量(从1-10)，1代表最低优先级，10代表最高优先级。

7、什么是死锁(Deadlock)如何分析和避免死锁

死锁是指两个以上的线程永远阻塞的情况，这种情况产生至少需要两个以上的线程和两个以上的资源。

分析死锁，我们需要查看Java应用程序的线程转储。我们需要找出那些状态为BLOCKED的线程和他们等待的资源。每个资源都有一个唯一的id，用这个id我们可以找出哪些线程已经拥有了它的对象锁。

避免嵌套锁，只在需要的地方使用锁和避免无限期等待是避免死锁的通常办法。

8、什么是线程安全Vector是一个线程安全类吗

如果你的代码所在的进程中有多个线程在同时运行，而这些线程可能会同时运行这段代码。如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，而且其他的变量的值也和预期的是一样的，就是线程安全的。

一个线程安全的计数器类的同一个实例对象在被多个线程使用的情况下也不会出现计算失误。很显然你可以将集合类分成两组，线程安全和非线程安全的。Vector 是用同步方法来实现线程安全的， 而和它相似的ArrayList不是线程安全的。

9、Java中如何停止一个线程

Java提供了很丰富的API但没有为停止线程提供API。JDK 10本来有一些像stop()， suspend()和resume()的控制方法但是由于潜在的死锁威胁因此在后续的JDK版本中他们被弃用了，之后Java API的设计者就没有提供一个兼容且线程安全的方法来停止一个线程。

当run()或者 call()方法执行完的时候线程会自动结束，如果要手动结束一个线程，你可以用volatile 布尔变量来退出run()方法的循环或者是取消任务来中断线程。

10、什么是ThreadLocal

ThreadLocal用于创建线程的本地变量，我们知道一个对象的所有线程会共享它的全局变量，所以这些变量不是线程安全的，我们可以使用同步技术。但是当我们不想使用同步的时候，我们可以选择ThreadLocal变量。

每个线程都会拥有他们自己的Thread变量，它们可以使用get()set()方法去获取他们的默认值或者在线程内部改变他们的值。ThreadLocal实例通常是希望它们同线程状态关联起来是private static属性。

Kubernetes面试题汇总

1、什么是Kubernetes

Kubernetes是一个开源容器管理工具，负责容器部署，容器扩缩容以及负载平衡。作为Google的创意之作，它提供了出色的社区，并与所有云提供商合作。因此，我们可以说Kubernetes不是一个容器化平台，而是一个多容器管理解决方案。

2、Kubernetes与Docker有什么关系

众所周知，Docker提供容器的生命周期管理，Docker镜像构建运行时容器。但是，由于这些单独的容器必须通信，因此使用Kubernetes。因此，我们说Docker构建容器，这些容器通过Kubernetes相互通信。因此，可以使用Kubernetes手动关联和编排在多个主机上运行的容器。

3、什么是Container Orchestration

考虑一个应用程序有5-6个微服务的场景。现在，这些微服务被放在单独的容器中，但如果没有容器编排就无法进行通信。因此，由于编排意味着所有乐器在音乐中和谐共处，所以类似的容器编排意味着各个容器中的所有服务协同工作以满足单个服务器的需求。

4、Kubernetes如何简化容器化部署

由于典型应用程序将具有跨多个主机运行的容器集群，因此所有这些容器都需要相互通信。因此，要做到这一点，你需要一些能够负载平衡，扩展和监控容器的东西。由于Kubernetes与云无关并且可以在任何公共/私有提供商上运行，因此必须是您简化容器化部署的选择。

5、您对Kubernetes的集群了解多少

Kubernetes背后的基础是我们可以实施所需的状态管理，我的意思是我们可以提供特定配置的集群服务，并且集群服务将在基础架构中运行并运行该配置。

因此，正如您所看到的，部署文件将具有提供给集群服务所需的所有配置。现在，部署文件将被提供给API，然后由集群服务决定如何在环境中安排这些pod，并确保正确运行的pod数量。

因此，位于服务前面的API，工作节点和节点运行的Kubelet进程，共同构成了Kubernetes集群。

6、Kubernetes Architecture的不同组件有哪些

Kubernetes Architecture主要有两个组件 - 主节点和工作节点。如下图所示，master和worker节点中包含许多内置组件。主节点具有kube-controller-manager，kube-apiserver，kube-scheduler等。而工作节点具有在每个节点上运行的kubelet和kube-proxy。

7、您能否介绍一下Kubernetes中主节点的工作情况

Kubernetes master控制容器存在的节点和节点内部。现在，这些单独的容器包含在容器内部和每个容器内部，您可以根据配置和要求拥有不同数量的容器。

因此，如果必须部署pod，则可以使用用户界面或命令行界面部署它们。然后，在节点上调度这些pod，并根据资源需求，将pod分配给这些节点。kube-apiserver确保在Kubernetes节点和主组件之间建立通信。

8、kube-apiserver和kube-scheduler的作用是什么

kube -apiserver遵循横向扩展架构，是主节点控制面板的前端。这将公开Kubernetes主节点组件的所有API，并负责在Kubernetes节点和Kubernetes主组件之间建立通信。

kube-scheduler负责工作节点上工作负载的分配和管理。因此，它根据资源需求选择最合适的节点来运行未调度的pod，并跟踪资源利用率。它确保不在已满的节点上调度工作负载。

9、你对Kubernetes的负载均衡器有什么了解

负载均衡器是暴露服务的最常见和标准方式之一。根据工作环境使用两种类型的负载均衡器，即内部负载均衡器或外部负载均衡器。内部负载均衡器自动平衡负载并使用所需配置分配容器，而外部负载均衡器将流量从外部负载引导至后端容器。

10、Replica Set 和 Replication Controller之间有什么区别

Replica Set 和 Replication Controller几乎完全相同。它们都确保在任何给定时间运行指定数量的pod副本。不同之处在于复制pod使用的选择器。Replica Set使用基于集合的选择器，而Replication Controller使用基于权限的选择器。

Equity-Based选择器：这种类型的选择器允许按标签键和值进行过滤。因此，在外行术语中，基于Equity的选择器将仅查找与标签具有完全相同 短语 的pod。

示例：假设您的标签键表示app = nginx，那么，使用此选择器，您只能查找标签应用程序等于nginx的那些pod。

Selector-Based选择器：此类型的选择器允许根据一组值过滤键。因此，换句话说，基于Selector的选择器将查找已在集合中提及其标签的pod。

示例：假设您的标签键在(nginx，NPS，Apache)中显示应用程序。然后，使用此选择器，如果您的应用程序等于任何nginx，NPS或Apache，则选择器将其视为真实结果。

渗透攻击的测试步骤

1如果原始值为2，我们使用(1+1)或(3-1)，程序作出相同回应，表明易受攻击

2如果单引号被过滤掉，我们可以用ASCII命令，使它返回字符的数字化代码，如51-ASCII(1)

3在URL编码中，&和=用于链接名称/值对，建立查询字符串应当分别使用%26和%3d进行编码

4如查询字符串不允许使用空格，使用+或%20编码

5分号被用于分割cookie自读，使用%3d编码

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得益于IT外包服务的发达，现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作，运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手，工作范围大致包括：服务器管理（操作系统层面，比如重启、下线）、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控（区分系统、业务）和告警、流量管理（分发、转移、降级、限流等），以及一些日常的优化、故障排查等。

随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。

听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。

传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。

基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。

在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。

智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。

智能运维平台逻辑架构图

智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。

智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。

本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。

本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。