01
风险预警概述
什么是风险预警系统、核心价值、应用场景（金融、工业、网络安全）
概念场景
02
数据采集层设计
多源异构数据接入（API、数据库、日志文件）、数据清洗与标准化
采集清洗
03
实时计算引擎
流处理框架选型（Flink/Spark Streaming）、事件时间与处理时间、水位线机制
Flink水位线
04
特征工程实战
滑动窗口统计、时间衰减因子、比率类特征构建、特征存储（Redis/Feature Store）
特征Redis
05
规则引擎开发
Drools/Aviator规则配置、动态规则热加载、规则冲突检测与优先级
规则Drools
06
机器学习模型集成
异常检测算法（孤立森林、LOF）、模型部署（ONNX/TensorFlow Serving）、模型回滚策略
MLONNX
07
预警分级与聚合
告警风暴抑制、根因分析（RCA）、降噪与收敛算法
聚合RCA
08
决策引擎设计
决策树编排、评分卡模型、阈值动态调整（基于统计分布）
决策评分卡
09
可视化与看板
Grafana实时仪表盘、预警事件时间线、地理热力图（基于ECharts）
GrafanaECharts
10
闭环反馈机制
误报标注、模型在线学习、规则自动优化（基于强化学习）
反馈强化学习
11
系统架构设计
微服务拆分（采集/计算/决策/通知）、消息队列选型（Kafka/RabbitMQ）、高可用设计
架构Kafka
12
数据质量管理
数据完整性校验、延迟监控、异常数据自动修复策略
质量监控
13
预警通知渠道
邮件、短信、钉钉/企微机器人、Webhook回调、通知频率控制
通知Webhook
14
权限与审计
RBAC模型、操作审计日志、数据脱敏与加密
安全RBAC
15
性能优化
计算资源弹性伸缩、缓存策略（多级缓存）、查询优化（ClickHouse/Elasticsearch）
优化ClickHouse
16
测试与混沌工程
单元测试、集成测试、故障注入测试（Chaos Monkey）、SLA验证
测试混沌
17
灰度发布与回滚
金丝雀发布、A/B测试、版本管理（GitOps）、快速回滚机制
发布GitOps
18
监控与告警（元监控）
系统自身健康检查、延迟告警、资源使用率监控
监控健康
19
案例实战：金融反欺诈
实时交易检测、设备指纹、团伙识别
金融反欺诈
20
案例实战：工业预测性维护
振动分析、温度阈值、剩余寿命预测
工业预测
21
案例实战：网络安全入侵检测
流量分析、异常登录、蜜罐联动
安全入侵
22
数据存储选型
时序数据库（InfluxDB/TDengine）、关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）、搜索引擎（Elasticsearch）
存储InfluxDB
23
预警事件生命周期管理
事件创建、确认、处置、关闭、复盘分析
生命周期事件
24
多租户设计
租户隔离、资源配额、自定义预警规则
多租户隔离
25
国际化与多语言
时区处理、多语言告警模板、国际化配置
i18n时区
26
合规与审计
GDPR/等保合规要求、数据保留策略、审计报告生成
合规GDPR
27
成本优化
计算资源降本（Spot实例）、存储分层（热/温/冷）、数据压缩
成本分层
28
API网关与开放平台
预警事件订阅API、Webhook管理、开发者文档
API网关
29
大模型集成
LLM辅助根因分析、告警摘要生成、智能工单推荐
LLMAIOps
30
项目总结与展望
架构演进路线、AIOps趋势、职业发展建议
总结AIOps