2024信创AI智能运维云原生教程

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一、AI人工智能的发展趋势 AI人工智能，作为一项前沿技术，正在以迅猛的步伐发展。从最初的机器学习到如今深度学习的广泛应用，AI已经在各个领域展现出巨大的潜力。无论是医疗、教育、金融，还是智能制造、智能交通，AI都在深刻地改变着我们的生产方式、生活方式以及思维方式。然而，要将AI的广泛应用真正落地，离不开强大的计算资源和高效的数据处理能力，这就需要更高级别的基础设施支持。

首先，计算资源的提升是AI发展的关键。随着云计算、大数据等技术的快速发展，计算能力得到了极大的提升。这使得AI模型训练和部署的速度大大提高，从而降低了AI应用的成本，加速了AI技术的普及。此外，边缘计算的出现也将为AI应用提供更多计算资源，使得AI应用更加灵活和高效。

其次，数据处理能力的提升同样对AI的发展具有重要意义。在海量数据中提取有价值的信息，是AI模型训练和优化的基础。随着数据处理技术的不断进步，我们可以更有效地对数据进行清洗、标注和分析，从而提高AI模型的准确性和泛化能力。此外，隐私保护和数据安全技术的发展，也将为AI应用提供更可靠的数据支持。

除此之外，AI技术的发展还需要其他相关领域的支撑，例如：半导体技术、网络通信技术、高性能计算技术等。这些技术的发展将共同推动AI计算能力的提升，加速AI技术的应用和推广。

二、云原生与人工智能的未来 由于业务的逐利性，我们需要对计算资源和服务进行不断的抽象，在抽象的过程中我们会发现越来越少的能够接触到IT基础设施层，仅能够接触到各种技术的服务能力，这种服务能力我们称之BaaS后端能力及服务，对于开发人员来说，不要去接触到最底层的资源，这也不是其应该去做的事，开发人员应该专注于代码业务逻辑的实现即可。

进入serverless时代后，对于开发人员来说不需要去了解底层的基础设施及多层架构，全部不需要了解，任何一个功能的实现，简单来说，就变成一个个代码片段，通过代码片段去实现功能，通过代码片段的组合组装，来实现复杂一点的流程，这就是serverless所要达到的目的，因此Serverless有两个部分组成，一个是前面我们提到的BaaS，另一个是FaaS（funtion as a Service）层，函数即服务，当我们的BaaS能力足够强以后，我们去实现代码的功能非常简单，只要写一个个函数，并让其执行即可,即可达到项目上线的目的。

三、AI 原生应用架构的特征和新需求 那么 AI 原生应用架构究竟是怎么样呢？经过我们这两年对于 AI 技术趋势和 AI 应用的观察和实践，我们发现 AI 原生让整个应用架构变得更加简单、更加原子化了。AI 原生应用架构和云的架构并不冲突，很多 AI 类的应用第一天起就诞生于云，是在云原生的基础上发展起来的。

那么 AI 原生的应用架构有什么特点呢？

AI 原生的应用架构由轻量化的 agent 构成，以大家熟知的智能聊天机器人为例，文生文/图的过程中，系统就会触发调用大模型的 API，通过 API 来返回文字、图片甚至视频结果，这是 AI 应用架构的一个显著变化。 交互方式的变化。执行器发展的初期是 CLI（命令行界面，Command Line Interface），后来随着图形化界面的发展，交互体系变成了 GUI（图形用户界面，Graphical User Interface），AI 时代交互开始出现了 LUI（语言用户界面，Language User Interface），并一步步发展成 LUI&GUI 相结合的产物。人机交互界面发生的这些变化，背后便是通过 API 所驱动的。 AI 时代除了交互方式的变化，在应用特点上也出现了一些新的特点。无论是 OpenAI 还是其他大模型，这两年都陆陆续续出现过服务器的宕机事件，本质上就是 AI 应用的特点给业务的可用性带来了新的挑战。

四、云端开发环境的核心需求 在教育创新中，AI创新教学对开发平台有非常高的要求。一款好的AI创新教育平台必须满足以下关键需求：

云端支持的编码、编译、运行与调试：学生可通过浏览器远程访问，随时随地在云端编写和调试代码。 智能辅助开发：提供智能代码补全、语法纠错等功能，帮助学生提升开发效率。 实时远程协作：学生可以分享开发项目的链接，与同学或教师进行实时协作，便于团队项目协作开发或教师指导项目。 实时进度监控与管理：平台需具备教师可视化管理学生代码开发进度的功能。 支持多编程语言：应支持Python、Java、C++等多种编程语言，适应不同课程的教学需求。 高效的资源隔离与安全性：确保每个学生的开发环境相互独立，避免数据泄露。

五、未来 5 年运维工程师的技能需求变化趋势

1. 编程能力 未来的运维工程师需要具备一定的编程能力，能够使用脚本语言和自动化工具进行运维工作。 例如，Python、Shell 等脚本语言将成为运维工程师的必备技能。

2. 数据分析能力 随着人工智能和自动化技术的应用，数据分析能力将成为运维工程师的重要技能。他们需要能够分析系统的运行数据，发现潜在的问题和优化点。

3. 机器学习和人工智能知识 未来的运维工程师需要了解机器学习和人工智能的基本原理和方法，能够应用这些技术进行智能监控、故障诊断和容量规划等工作。

4. 云原生技术 随着云原生应用的普及，运维工程师需要掌握容器管理、微服务架构管理等云原生技术，能够进行云原生应用的运维工作。

5. DevOps 理念和工具 DevOps 强调开发和运维的紧密合作，未来的运维工程师需要了解 DevOps 的理念和工具，能够与开发团队进行有效的沟通和协作