MLOps vs AIOps：从机器学习运维到 AI 运维的演进
MLOps 解决的是”如何让机器学习模型可靠地上线”，而 AIOps 解决的是”如何让 AI 系统自主运维、自我优化”。两者是演进关系，而非替代关系。 运维范式的三次演进IT 运维经历了三个阶段的演进： 阶段 核心目标 关键技术 典型工具 DevOps 代码快速、可靠地交付 CI/CD、容器化、基础设施即代码 Jenkins、Docker、Terraform M...
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从云原生到 AI 原生，不仅是技术栈的升级，更是组织能力、工程文化与基础设施的全面重塑。 基础设施的三次跃迁IT 基础设施经历了三次重大跃迁： 阶段 核心特征 关键技术 传统时代 物理服务器、手动运维 虚拟化、SAN 存储 云原生时代 容器化、自动化、弹性伸缩 Kubernetes、微服务、GitOps AI 原生时代 智能化、自主决策、模型即服务 LLM、Agent...