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服务目录水位压测沙盘与容量预测系统

共计 30 章节
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01
课程导论
容量管理在SRE中的核心价值 · 模板服务目录平台概述 · 课程目标与学习路径
课程导论SRE
02
容量水位基础概念
水位定义 · 关键指标（CPU · 内存
容量水位基础概念水位定义
03
服务目录平台架构
平台整体架构图 · 核心模块（服务注册 · 元数据管理
服务目录平台架构平台整体架构图
04
巡检体系设计
巡检策略制定 · 巡检频率与周期 · 巡检自动化流程设计
巡检体系设计巡检策略制定
05
水位数据采集
Agent采集原理 · Prometheus集成 · 日志与APM数据接入
水位数据采集Agent
06
水位指标建模
指标归一化处理 · 趋势基线建立 · 异常检测算法（3-sigma
水位指标建模指标归一化处理
07
巡检告警机制
告警规则配置 · 告警分级（P0-P3） · 告警收敛与降噪策略
巡检告警机制告警规则配置
08
巡检报告生成
日报/周报/月报模板 · 可视化看板设计 · 报告自动分发
巡检报告生成日报
09
压测沙盘概念
压测沙盘定义 · 沙盘与生产环境隔离 · 沙盘生命周期管理
压测沙盘概念压测沙盘定义
10
压测场景设计
典型压测场景（峰值 · 突发 · 持续）
压测场景设计典型压测场景
11
压测工具选型
JMeter · Locust · wrk对比
压测工具选型JMeter
12
沙盘资源编排
容器化沙盘部署 · Kubernetes资源调度 · 弹性伸缩策略
沙盘资源编排容器化沙盘部署
13
压测执行与监控
实时压测执行 · 指标采集与展示 · 压测中断与回滚机制
压测执行监控
14
压测结果分析
响应时间分布 · 吞吐量计算 · 错误率分析
压测结果分析响应时间分布
15
容量预测基础
预测模型分类（时间序列 · 回归 · 机器学习）
容量预测基础预测模型分类
16
时间序列预测
ARIMA模型原理 · 季节性分解 · Prophet模型应用
时间序列预测ARIMA
17
机器学习预测
特征工程（时间特征 · 业务特征） · XGBoost/LightGBM模型…
机器学习预测特征工程
18
预测数据预处理
缺失值处理 · 异常值平滑 · 数据重采样与对齐
预测数据预处理缺失值处理
19
预测模型部署
模型序列化 · 在线预测服务API设计 · 模型版本管理
预测模型部署模型序列化
20
容量规划决策
基于预测的扩容建议 · 缩容策略 · 成本优化分析
容量规划决策基于预测的扩容建…
21
平台集成实践
巡检-压测-预测全链路打通 · 数据闭环 · 自动化决策引擎
平台集成实践巡检
22
案例实战一
电商大促容量保障——从巡检发现水位异…
案例实战一电商大促容量保障
23
案例实战二
微服务突发流量冲击——沙盘快速复现与…
案例实战二微服务突发流量冲…
24
案例实战三
长期容量趋势预测——季度容量规划报告…
案例实战三长期容量趋势预测
25
平台运维与优化
平台自身高可用设计 · 数据存储选型（时序数据库） · 性能优化
平台运维优化
26
安全与权限管理
多租户隔离 · 操作审计 · 敏感数据脱敏
安全权限管理
27
容量管理最佳实践
容量预算制定 · 容量评审会议 · 持续改进流程
容量管理最佳实践容量预算制定
28
常见问题与排障
数据采集缺失 · 预测偏差大 · 压测环境不一致等问题的排查方法
常见问题排障
29
未来展望
AI驱动容量管理 · FinOps与容量成本联动 · 混沌工程与容量韧性
未来展望AI
30
课程总结与考核
核心知识点回顾 · 实操考核题目 · 学习资源推荐
课程总结考核