随着业务的发展，承载业务的系统链路越来越长越来越复杂, 传统基于线下测试的方式在有限的测试时间内已无法做到足够的覆盖，因此测试右移就成为了必然的选择。在测试右移之后，除了做好线上监控&巡检等常规手段以外，对于线上问题的高效感知和定位排查就成为了新的挑战。随着大数据处理和人工智能技术的普及，这些技术越来越多的应用在问题的预警和自动诊断中，极大解放了生产力，本次分享将介绍阿里文娱在面对海量的日志和业务数据时，如何有效进行数据处理建立业务关联，实现场景化精准预警能力，同时还可以对用户行为动线进行丰富完整的还原，从而进行高效智能化问题定位和排查方面的实践和案例。

演讲提纲：

1. 背景&范畴

2. 问题预警分析与定位方案

• 数据处理与智能化的预警技术
• 面向问题识别和诊断的架构

3. 阿里文娱智能化问题预警与定位实践与案例

• 应用/系统异常智能预警与问题治理
• 业务问题感知和预警分析
• 用户问题反馈智能化分类与诊断

4.总结与展望

你将获得：

• 面向异常识别的大规模异常日志处理方案设计
• 智能化问题预警和定位的实践和经验