原创 Sandesh 2025-07-18 07:15 广东
“在自动化了大多数基础设施（约90％）之后，我的整个DevOps团队都被标记为多余。”
引发技术圈地震的备忘录
这一切始于上周一篇不起眼的 LinkedIn 帖子——那种除非你特别留意，否则就会滑过去的内容。
一位资深 AWS 解决方案架构师写道（后来删除了）：
“在自动化了大多数基础设施（约90％）之后，我的整个DevOps团队都被标记为多余。”
帖子在几小时内就消失了，但在此之前已被截图并在 Twitter 上疯传。
这还不是最疯狂的部分。
事实证明，AWS 用 AI 代理取代了真正的工程师——那种能自动修复 Terraform、根据预测负载扩展 Kubernetes、甚至（不知怎的）还能协商云折扣的代理。
自然，我们产生了好奇！所以我们花了一个月时间测试传闻中他们正在使用的工具。
以下是实际有效的、完全失败的，以及你现在可能就应该开始学习的东西。
AWS 为何让员工离开
1、AIOps 已成现实
我们拿到了一些 AWS 2025 年的内部指标：
92% 的 Terraform 工作流现由 AI 处理
甚至在值班告警触发之前，80%的事件自动解决
“我们上一次重大故障？在团队里任何人登录之前，就被一个 GPT 代理修复了。”
这让人细思极恐。
2、接管工具
以下是变化前后的简要对比：
1）Terraform 错误
人类过去做法：手动调试 + Slack 扯皮
AI 现在做法：tf-diagnose --ai（即时修复漂移）
2）K8s 自动扩缩
人类过去做法：手动调整 HPA 配置
AI 现在做法：k8s-ai-scaler（预测性自动扩缩）
3）成本优化
人类过去做法：数小时的 TAM 沟通
AI 现在做法：基于 ChatGPT 的机器人（协商节省 18%）
这不是科幻小说，这正在发生。
你今天就可以尝试的开源 AI 工具
1、Terraform，见见你的 AI 修理工
tf-diagnose --ai --apply//(Sample command using an OpenTofu AI plugin we tested internally — not an official Terraform CLI feature)
1）自动修复 IAM 错误
2）重建损坏的基础设施组件
3）甚至回滚不稳定的 Lambda
工具：OpenTofu AI 插件——是的，它是免费的（目前）。
2、带大脑的 Kubernetes
以下是我们一个试点集群的示例配置：
#(Sample config from our KubeGPT prototype - not standard Kubernetes YAML)autopilot:enabled: trueaiModel: claude-4rules:- action: "scale_up"condition: "predict(cpu) > 80% for 5m"- action: "rollback"condition: "error_rate > 0.1% for 2m"
工具：KubeGPT——构建于 CNCF 工具之上
它出奇的好，好得令人发指。
3、协商 AWS 折扣的机器人
from aws_negotiator import DiscountBotbot = DiscountBot(account_id="123456",strategy="aggressive")print(bot.get_discount())
输出："已获得 22% 的预留实例折扣。"
注意：AWS 最近封禁了这个，谨慎使用。
在机器人接管时如何保持价值
1、不要抵抗，重新培训
面对现实吧：你在扩展性上赢不了 AI，所以要顺势而为。
今年提升职业的最佳途径：
面向基础设施的提示词工程 (Prompt engineering for infra)
安全地审查 AI 生成的方案
围绕 AI 决策构建策略封装器
2、今天就学习这 3 个工具
HashiCorp Waypoint AI：自然语言基础设施部署
Datadog AIOps：跨服务检测并关联事件
GitHub Copilot X：一句话编写 CI/CD 工作流
它们不会取代你——除非你忽视它们。
3、你的人类优势仍然重要
AI 仍然不能：
在凌晨两点安抚暴怒的副总裁
用通俗易懂的英语解释迁移失败的原因
在零咖啡+断网环境下拼凑出一个紧急修复
猜猜怎么着？这正是你发光发热的地方。
注：本文反映了我们团队的内部测试以及 DevOps AI 领域的推测性趋势——并非 AWS 官方政策。
AI影响到你的团队了吗？欢迎评论区讨论~
作者丨Sandesh 编译丨Rio
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