AWS 裁撤 40% DevOps 员工，92% Terraform 工作流已 AI 化！我们的饭碗还稳吗？

dbaplus社群 19小时前

一位AWS资深解决方案架构师的LinkedIn帖子引发关注，称其团队约90%的基础设施已自动化，整个DevOps团队被标记为多余。AWS利用AI代理取代工程师，自动修复Terraform、扩展Kubernetes、协商云折扣。文章介绍AWS内部指标显示92%的Terraform工作流由AI处理，80%的事件自动解决。文章还介绍了开源AI工具如tf-diagnose、KubeGPT和aws_negotiator，并建议DevOps人员学习面向基础设施的提示词工程，利用人类优势保持价值。

🔧 AIOps已成现实：AWS内部指标显示92%的Terraform工作流由AI处理，80%的事件自动解决，甚至上一次重大故障被GPT代理修复。

🚀 接管工具：AI工具如tf-diagnose可自动修复Terraform错误，k8s-ai-scaler进行预测性自动扩缩，ChatGPT机器人协商节省成本。

💻 开源AI工具：tf-diagnose --ai可自动修复IAM错误和重建基础设施组件；KubeGPT基于CNCF工具，实现预测性扩缩和回滚；aws_negotiator机器人可协商AWS折扣。

🧠 提示词工程：面对AI接管，DevOps人员应学习面向基础设施的提示词工程，重新培训，利用人类优势保持价值。

🛡️ 人类优势：AI仍无法在凌晨安抚副总裁，用通俗易懂解释迁移失败原因，在恶劣环境下拼凑紧急修复，这是人类DevOps人员发光发热的地方。

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%

“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: true
  aiModel: claude-4
  rules:
    - 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 DiscountBot
bot = 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

来源丨网址：https://aws.plainenglish.io/aws-laid-off-40-of-its-devops-staff-what-theyre-using-instead-will-shock-you-544ebb38a63d

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