从 Ops 到 AI Infra / AIOps SRE 的完整转型路径
掌握 2025-2026 年最新技术趋势与实战技能
AI 正在重塑运维领域，从被动响应走向主动预测，从人力密集走向自动化闭环
Gartner 预测到 2026 年底，40% 企业应用将具备特定任务的 AI Agent。字节跳动通过大模型 Agent 将故障自愈率提升至 85%，人工干预时间减少 70%。
AIOps 实现"自动化感知异常、智能化定位根因、自动化执行修复"。用数据而非直觉定位故障，减少 80% 的重复操作。
从"被动响应"转向"主动预测"，提前识别潜在风险。AI 驱动平台可实现云成本节省超过 50%。
可靠性必须从传统系统扩展到 AI 驱动和非确定性工作负载，SRE 工具必须演进以同时运行确定性和概率性系统。
按照系统化路线学习，配合高强度实践，可在 12-18 个月达到 AI-Ops 工程师就业水平
掌握 Python 编程、Linux 运维基础、网络与数据库知识。重点学习 Requests、Pandas、Logging 等常用库。
深入 Kubernetes + 云平台（AWS/阿里云/腾讯云）+ 可观测性（Prometheus/Grafana）。
学习基础数学（线性代数、统计）、机器学习原理、TensorFlow/PyTorch 入门。
掌握 MLflow、Kubeflow、Ray 等平台，理解模型生命周期管理、持续集成交付。
学习 LangChain、CrewAI、Dify 等框架，构建智能运维 Agent 系统。
参与开源项目，构建完整的 AIOps 解决方案，积累生产级经验。
横向广度 + 纵向深度，打造 AI Infra 工程师的核心竞争力
选择合适的工具，根据团队规模和技术成熟度做出最优决策
轻量级实验跟踪与模型管理平台
✓ 40% 更快的实验周期 | 适合初创团队
Kubernetes 原生 ML 工作流编排
✓ 32% 更低部署时间 | 适合大型企业
统一的分布式计算框架
✓ 从笔记本到集群无缝扩展
AI Infra 工程师成为市场稀缺人才，薪资水平持续走高
华为、阿里云、腾讯云、字节跳动、百度、美团等头部科技公司大量招聘 AI-Ops 工程师，涉及自动化运维、故障预测等核心场景。
AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、IBM 等提供智能运维平台开发岗位，侧重 AI 与云原生技术融合。
高价值认证助力职业发展，提升市场竞争力
先试点单一用例（如异常检测），衡量 ROI，再逐步扩展。从供应商内置 AI（Datadog、Dynatrace）开始，再考虑自定义 LLM。
每日 4-6 小时高强度实践，10% 工作时间用于技术实验。坚持项目驱动学习，尽早参与开源项目积累经验。
AI-Ops 领域技术迭代快，需持续关注 LLM（如 GPT-4 在运维中的应用）、边缘计算等新方向。
选择 1-2 个领域深入（如数据库可靠性、大规模集群调度），成为该领域专家。