隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的發(fā)展，越來越多的企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，傳統(tǒng)企業(yè)也有望利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)逆襲。但是轉(zhuǎn)型不只是更新設(shè)備、引入新技術(shù)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心是員工的轉(zhuǎn)型。

近年來，人工智能飛速發(fā)展，越來越多的事物和流程逐漸智能化起來。2008年，自動(dòng)化運(yùn)維開始被提及，這猶如給傳統(tǒng)IT運(yùn)維打了一劑興奮劑，時(shí)至今日，自動(dòng)化運(yùn)維也已經(jīng)從運(yùn)維Ops走向DevOps 和 AIOps（被統(tǒng)稱為 XOps），其標(biāo)準(zhǔn)和成果步步推進(jìn)，層層深入。

現(xiàn)場(chǎng)照片

運(yùn)維智能化越來越受到企業(yè)和資本青睞的同時(shí)，負(fù)責(zé)運(yùn)維、運(yùn)營(yíng)的員工對(duì)智能運(yùn)維的了解還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足,銀行業(yè)信息化建設(shè)和智能運(yùn)維能力與企業(yè)進(jìn)一步深化改革、創(chuàng)新發(fā)展、轉(zhuǎn)型升級(jí)還存在一些不適應(yīng)、不匹配的問題。對(duì)此，中國(guó)信通院在2018可信云大會(huì)上推出了“金融行業(yè)智能運(yùn)維專場(chǎng)培訓(xùn)”，培訓(xùn)現(xiàn)場(chǎng)有包括中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行、中信銀行、中國(guó)民生銀行、光大銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、南京銀行、中國(guó)人壽、平安養(yǎng)老保險(xiǎn)、陽光保險(xiǎn)等在內(nèi)的50余家企業(yè)參加。

騰訊織云平臺(tái)AI算法負(fù)責(zé)人張戎

本次培訓(xùn)的講師為騰訊織云平臺(tái)AI算法負(fù)責(zé)人張戎，張博士長(zhǎng)期從事人工智能在推薦系統(tǒng)，業(yè)務(wù)安全系統(tǒng)，智能運(yùn)維系統(tǒng)上的使用等領(lǐng)域的研發(fā)工作，并且跨足于量子計(jì)算的前沿理論研究，擁有豐富的智能運(yùn)維實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，是AIOps白皮書核心編寫人員。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的IT運(yùn)維，也從自動(dòng)化運(yùn)維升級(jí)到AIOps時(shí)代。如何將AIOps技術(shù)應(yīng)用到企業(yè)的實(shí)際運(yùn)維工作中顯得尤為重要。張戎老師結(jié)合AI理論，算法，實(shí)操，以及騰訊織云在金融行業(yè)的深耕案例，助力企業(yè)打造體系化的前沿運(yùn)維解決方案。

張戎在14日的培訓(xùn)中心提到運(yùn)維的發(fā)展經(jīng)歷了從手工運(yùn)維，自動(dòng)化運(yùn)維，逐步走向人工智能運(yùn)維的階段。同時(shí)他還講到，對(duì)于時(shí)間序列算法，大家通常能夠想到的經(jīng)典算法包括ARIMA 算法、相空間重構(gòu)算法、深度學(xué)習(xí)的 RNN 與 LSTM 算法等。然而，時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)算法往往基于正態(tài)分布和弱平穩(wěn)性假設(shè)，有監(jiān)督算法又往往存在正負(fù)樣本不均衡、不全面、負(fù)樣本稀少等問題�？椩仆ㄟ^提出無監(jiān)督+有監(jiān)督的解決方案，使用統(tǒng)計(jì)判別和無監(jiān)督算法過濾掉大量正樣本，人工標(biāo)注正負(fù)樣本，并運(yùn)用有監(jiān)督算法有效提升精準(zhǔn)度。

8月15日“金融行業(yè)智能運(yùn)維專場(chǎng)培訓(xùn)”將繼續(xù)從AIOps在運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用、哈勃多維下鉆分析與ROOT 根源分析、其余 AIOps 的應(yīng)用場(chǎng)景：智能客服與輿情監(jiān)控等三個(gè)方面進(jìn)行培訓(xùn)和講解。

標(biāo)簽： idc idc資訊 安全 大數(shù)據(jù) 金融 信息化 云計(jì)算 轉(zhuǎn)型

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