awesome-AIOps
awesome-AIOps 是一个专注于智能运维（AIOps）领域的开源学习资源汇总库。它致力于解决从业者在探索 AIOps 时面临的信息分散、资料难寻等痛点，将白皮书、课程课件、行业实战案例、学术文章、核心算法工具及数据集等宝贵内容进行了系统化的梳理与整合。
无论是希望入门的学生、深耕技术的研究人员，还是寻求落地方案的开发者与企业运维专家，都能在这里找到极具价值的参考指引。该仓库的独特亮点在于其丰富的“大厂实战”板块，详细收录了腾讯、阿里、百度、Netflix、Uber 等顶尖科技公司在异常检测、流量监控及大规模时间序列处理方面的真实实践与开源代码。此外，它还涵盖了从理论基础到具体工具（如 Facebook Prophet、百度 Curve 等）的全链路资源，并持续更新相关的微信公众号推荐，帮助用户紧跟行业动态。作为一个由社区共同维护的知识宝库，awesome-AIOps 以开放共享的精神，降低了 AIOps 的学习门槛，是推动智能运维技术普及与发展的重要助手。
使用场景
某大型电商平台的运维团队正面临“双 11"大促前的系统稳定性挑战，急需构建一套高效的智能异常检测体系以应对海量监控数据。
没有 awesome-AIOps 时
- 资源搜集如大海捞针：团队成员需分别在 GitHub、知乎、技术博客甚至国外论文库中零散搜索算法和案例，耗时数周仍难以拼凑出完整的技术图谱。
- 选型缺乏权威参考：面对众多开源算法（如 Prophet、Luminol），无法快速判断哪些经过大厂（如腾讯、阿里）真实场景验证，极易选错技术路线导致项目延期。
- 理论与实践脱节：开发人员手头只有枯燥的算法代码，缺乏配套的白皮书或行业实战幻灯片来指导如何将算法落地到具体的业务监控场景中。
- 重复造轮子现象严重：因不知道百度已开源 Curve、腾讯已开源 Metis 等成熟工具，团队投入大量人力从头开发基础功能，造成严重的资源浪费。
使用 awesome-AIOps 后
- 一站式获取核心资源：直接通过分类目录快速获取从白皮书、课程课件到工业界实践的全链路资料，将前期调研时间从数周压缩至 2 天。
- 基于实战精准选型：参考腾讯、阿里、百度等头部企业的真实实践案例和数据集，迅速锁定适合自身业务架构的异常检测模型，大幅降低试错成本。
- 理论与落地无缝衔接：利用仓库中提供的行业解析幻灯片和具体算法实现（如 python-fp-growth），团队能快速理解原理并复现大厂方案，加速原型开发。
- 直接复用成熟工具：直接集成仓库推荐的 Curve、Metis 等已开源的高性能工具，跳过基础研发阶段，让团队专注于业务逻辑优化而非底层算法实现。
awesome-AIOps 通过聚合全球优质的 AIOps 学习与实践资源，将运维团队从繁琐的信息检索中解放出来，使其能专注于利用成熟方案快速解决复杂的系统稳定性问题。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
令人惊叹的AIOps
白皮书
课程与幻灯片
- 清华大学—裴丹 - 清华大学的AIOps课程。
- 基于机器学习的智能运维
行业实践
- 搭建大规模高性能的时间序列大数据平台
- Yahoo大规模时列数据异常检测技术及其高性能可伸缩架构
- Netflix: Robust PCA
- LinkedIn: exponential smoothing
- Uber: multivariate non-linear model
文章
工具和算法
- 用于监控和可视化微服务架构的工具
- python-fp-growth，挖掘频繁项集
- 用R语言进行Twitter异常检测
- 百度开源时间序列打标工具：Curve
- Microsoft开源时间序列打标工具: TagAnomaly
- 异常检测示例
- facebook/prophet, 用于对具有多种季节性和线性或非线性增长的时间序列数据进行高质量预测的工具。
- google/CausalImpact, 一个用于时间序列因果推断的R包
- 时间序列分析之ARIMA
- 时间序列特征提取库tsfresh
- Yahoo EGADS : 一个自动检测大规模时间序列数据中异常的Java软件包
- 优秀的时间序列分析与数据挖掘资源
论文
- 关于根因分析模型和技术的综述
- 基于机器学习的智能运维
- HotSpot: 针对具有多维属性的加法型KPI的异常定位
- Opprentice: 通过机器学习实现实用且自动化的异常检测
- 用于大规模异常检测的稳健快速聚类算法
- KPI-TSAD: 一种用于云应用中KPI监控的时间序列异常检测器
- 基于挖掘六个局部数据特征和BP神经网络的异常检测
- 通用且鲁棒的多维根因定位方法
- 来自清华大学NetMan实验室的论文
数据集
- Alibaba/clusterdata
- Azure/AzurePublicDataset
- Google/cluster-data
- The Numenta Anomaly Benchmark(NAB)
- Yahoo: 一个标记好的异常检测数据集
- 香港中文大学loghub数据集
- 2018 AIOPS挑战赛预赛测试集 2018 AIOPS挑战赛预赛训练集
实用微信公众号
- 腾讯织云（腾讯的）
- 智能运维前沿（清华裴丹团队的）
- AIOps智能运维（百度的）
- 华为产品可服务能力（华为的）
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