运维人的新出路:打造你的专属智能助手,别再做企业AIOps的“韭菜”

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研究AIOps已有大半年，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。

最近跟几个运维圈朋友喝茶聊天，大家都在焦虑同一个问题：AIOps越来越火，公司都开始搞了，我们运维人该怎么办？

对于这个问题，很多人第一反应是：“赶紧学会怎么帮公司搭AIOps平台，不然被淘汰。”但今天我想换个角度跟你聊：

别急着给公司做AIOps，先给自己配一个‘智能运维助手’！

01 | 企业AIOps：运维人的“双刃剑”

千万不要被业界里各种AIOps假象所迷惑：智能告警、故障自愈、容量预测……听起来很爽，但真实情况往往很现实：

1）数据准备比生孩子还难

公司里系统五花八门：K8s、物理机、虚拟机、云服务……把这些数据标准化、ETL，光这一环就能搞半年。

2）模型训练成本高

机器学习模型要大量标注数据，哪家公司有现成的？靠人工标注？一个标注团队一年起码50万。

3）落地效果常常打折

很多公司花几十上百万买工具或者平台，结果80%的告警还是得人工判断，“智能”不过是把告警分类更细一点。

4）运维地位可能下降

这一点是最值得我们运维人关注的。平台一上线，老板可能想：“有了这个平台，是不是运维可以少了？”最懂业务的你，反而最容易被替代。

运维真正的核心竞争力不是你会多少技术，而是：

场景1：快速定位故障

> 传统方式：

> 智能助手方式：


我：看看nginx 5xx错误怎么回事？  助手：MySQL连接超时导致，过去30天类似问题23次，80%发生在周二凌晨数据库维护期间。  已自动创建Jira工单，并生成完整分析报告。效率立马翻几倍，复杂问题几分钟搞定。

> 传统方式：

> 智能助手方式：


我：下季度双十一需要多少资源？  助手：参考最近三次大促，推荐扩容方案：  - 前端服务器：100台→120台  - 数据库：16核128G→32核256G  - 缓存集群：新增3个Redis分片  成本分析和实施步骤已发邮箱。

再也不用手动做Excel和PPT，信息全在手里。

运维行业，不是比谁工具多，而是比谁解决问题快。企业AIOps解决公司效率，你的个人助手解决你个人效率。别人忙着搭“黑科技”，聪明的运维已经在用助手，让自己更强、更不可替代。

记住：AI不会取代运维，会用AI的运维会取代不会用AI的运维。

我的运维大模型课上线了，目前还有很大优惠。扫码咨询优惠（粉丝优惠力度大）

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哈喽，我是阿铭，《跟阿铭学Linux》作者，曾就职于腾讯，有着19年的IT从业经验，现全职做IT类职业培训：运维、k8s、大模型。日常分享运维、AI、大模型相关技术以及职场相关，欢迎围观。