近年來，隨著大數據、機器學習和AI技術的飛速發展，智能化運維成為運維的熱點領域。本專題將重點探討如何將大數據和機器學習的方法引入運維，以提升運維的能力和效率，并輔助業務生產。
* 自動化運維平臺實踐
隨著運維管理的復雜度和難度增大，資源和流程的標準化統一化、應用運行狀態可視化管理越來越重要，本專題將分享主流公司工具自動化向一站式自動化運維管理平臺演化的經驗。
* 監控與分析（APM）
監控是IT系統運維中保障核心業務穩定可用的重要環節，隨著應用規模迅速擴大及DevOps、微服務、容器等技術的快速發展，企業如何通過監測和診斷復雜應用程序的性能問題，來保證軟件應用程序的良好運行(預期的服務)，本專題將進行重點討論。
* 日志處理
統一日志管理，實時監控業務質量現狀，為用戶系統的日常診斷調優和追蹤安全問題提供更全面的數據支撐；賦予技術支持人員實時高效搜索日志的能力，從而可以快速定位信息，發現問題根源，提升運維效率，本專題將對此進行逐一探討。
* 大規模系統的性能優化
在智能化運維時代，企業為了獲得更好的系統性能，通過調節硬件、操作系統和應用三者之間的關系，來進行性能調優，滿足不斷增加的業務需求。本專題將邀請領域專家分享一線實戰經驗。?
* 智能+時代下的運維破局
新技術和業務量爆發，運維應該如何破局，是運維團隊和個人都應該思考和落地的問題。本專題將重點討論智能時代下，AI算法中心、運維數據中心和現有系統如何進一步和智能結合，人才知識結構和團隊結構如何升級以及運維如何助力產品運營。
* 數據庫運維
隨著互聯網更加廣泛的使用，數據庫運維也呈現出新的形態，如利用混合云備份服務實現數據更快的備份和恢復；以容器化的方式來對數據庫進行管理和調度；通過對數據庫各項指標的分析和挖掘，提前預知和管控風險等，本專題將逐一探討。
* CI/CD實踐
本專題將共同探討，在人工智能時代，企業將如何實現持續集成/持續交付，構建完整的持續交付體系，從而提升團隊的協同效率、提高交付效率和質量、節約人力成本，快速響應業務需求。
* 微服務架構與實踐
移動互聯網的發展和應用云化的普及催生了微服務架構的出現和發展。本專題將重點探討微服務的應用場景、企業集成架構的演進以及微服務轉型思路和技術決策考慮等內容。
* Kubernetes實戰
Kubernetes作為容器管理和編排工具已經得到業界的廣泛認可，成為GitHub上的明星開源項目。本專題將重點討論Kubernetes的關鍵技術、應用場景以及在企業落地實踐的經驗。?
* 運維新技術
近年來，云計算、大數據、物聯網等技術引領了信息化技術的發展趨勢，新技術的廣泛深入和應用，也給運維方式帶來了變化。本專題將逐一探討Serverless、容器里的新技術、全鏈路壓測、Chaos? Engineering等運維新技術。
* SRE實踐與思考
SRE是谷歌提出的實踐，旨在保障互聯網服務的穩定性和性能，本專題將重點探討企業在提高系統部署規模、改進可靠性和資源利用效率方面的指導思想與具體實踐。
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