别说开发了, 这把运维真给干没了把

全部 ai 梭哈不怕把线上搞炸了吗。。。

你公司胆这么大呢，运维的活都敢全交给 AI

胆子真大啊 AI 干完 最基本也要人再盯着看看操作记录

ai 运维发现磁盘报警 顺手把 data 目录删了怎么办。

一万次里 AI 可能不一定错一次，但是错一次，也许后果很严重。

但是，话又说回来了，人毕竟也会犯错，甚至犯错的概率更高。

所以，无非就是权衡人与 AI 之间的可靠性，哪一个更高一些

ai 能背锅了？

你说的对!

报个公司名我们来避坑吧 实在不敢依赖全 ai 运营的产品

问题是你设置 ai 去做这个定时任务的流程也需要人去下达命令吧

@opengps 说的没错

现在需要人主要作用就是背锅

但是只要公司认可 AI 搞

肯定比人强

ai 会先准备好恢复的方法

真有问题马上恢复呗

这和流程有关系, ai 只要按照流程来就没问题

Grok 有次给我换了一个 tls 证书，全炸了

@iorilu #10 给 ai 定时说 3 点开始修 bug , 然后就睡觉, 个人博客没问题的. 如果是公司业务, 出了岔子公司损失先不说, 你自己万一没工作了, 后面找起来挺麻烦哟

为啥默认 AI 运维就一定是 AI 直接操作线上环境呢， 我们现在是固定流程化的工作直接让 AI 写程序，用程序来执行。非流程化的，让 AI 写一个 mcp 工具，把线上能让 AI 操作的事情全封装成 mcp 工具，AI 只能通过 mcp 查看和一些允许的修改。 这样已经可以满足 99%的事情了， 剩下的 1%的危险操作 AI 干不了，不过可以通过 mcp 查询工具得到信息后给出方案和执行脚本，人看了没问题就执行脚本就行了。

现在一个人配合 ai 能顶好几个人的岗位

AI 运维现在不都是隔离环境先验证，失败了会回退，或者 AB 切换吗？我给公司维护了几个研发系统（非本职），现在开发上线维护基本上都靠 AI 了= =

线上用 AI ，你是想快点提桶跑路吧。我看刑

1 数据备份 (在最坏的情况下恢复)
2 SOTA AI 都会在安全环境做验证, 会用 deadman switch 做自动回退, 不可逆结果会请求批准
3 大厂的做法是工具本身就能区分是 AI 动作还是人类动作, 高危动作 AI 会被拒绝, 强制要求人类执行.

AI 操作要留痕。
要引入第二个 AI 来监督和检查日志。

我现在服务器里面安装个 cli 直接跑

说的是这种吗😂

机房运维肯定不会被干没的，AI 再怎么强大，服务器上架的时候总有人来扛机器插网线吧。

其他的就准备凉凉了。大公司运维可以缩减规模，小公司运维也不是那么重要。
再说现在模型+agent 这么强，AI 接管线上生产环境也是时间问题。

@cctv6 是的

很多人还是太低估 ai

大项目都能落地了

运维这种对 ai 是极其简单的事情

其实做好备份。没那么怕搞炸。我都直接 AI 帮我操作线上服务器了。

把运维简单理解为由人在生产执行命令的变成 AI 执行的，基本可以鉴定为不懂架构也没干过有难度的活。

小团队本来不需要配专业运维，开发兼职就完事了，更何况 AI 这么好用。

我觉得看具体岗位和公司规模吧，如果纯做线上的确实，我们做 tob 的，云环境是有备份，但是还有很多本地环境的政国企，除了交付必然是去现场，售后小问题还可以线上解决，大问题基本只能去现场。

@jheroy #13 MCP 工具你们会 review 代码么，不会的话最后不还是一样…而且 AI 突破沙箱又不是一次两次了

ai 可以减少人力，但是不能兜底啊

@YuukiHibiki #25 另外还有，像针对 openvpn 集群的客户端大概一千来台服务器的证书续期这种纯定制化的脚本来进行的灰度作业 ai 基本也不好使，只适合一些通用脚本

@YuukiHibiki 事业单位基本上都是离线环境，有的还需要审核部署内容。这种环境下，AI 是根本无法介入的。

我现在是 k8s 配合 rancher-ai-mcp + grafana-mcp + victoria metrics mcp
给 ai 接入线上只读权限

组件状态，线上日志，线上指标都打通了，现在 ai 基本能够贯穿开发、运维环节

然后能用 ai 分析线上环境状态，给优化建议，然后让他给我 yaml 配置，我大致 review 一下没问题就可以更新
接入线上环境后，还能反馈给开发环节，做性能优化，排障都很方便

现在管理一个 大约 300+ 核的生产集群，线上比较稳定还没出过事故

ai 肯定能，但 ai 犯错了找谁算账

@keenkiller 肯定会 review 啊，AI 运行环境只能访问这个 mcp ，基本不可能出问题。 如果你非要说 AI 破解当前执行环境，进行提权，然后破解 mcp 所在服务器拿到远程登录凭证去操作这种小概率事件的话，那还不如说人犯致命错误的概率比这大多了。 而且让 AI 干事情又不是无值守干，有人看着的。

不敢给 ai 高权限吧……

不敢给 AI 高权限吧

“公司认可 AI 搞” 你的理解是老板让你用 AI 然后公司对此负责，出了事不扣你的钱是吗？

不至于吧 很多公司都有本地机房的.. 还要搬机器 处理断电等特殊情况，AI 都没法代替

ai 主要问题是大上下文场景下丢失核心内容和产生幻觉。我这边 ai 经常性的打自己脸，没有人盯着不行

@k9982874 不是让 AI 完全负责。 而是把 AI 当高级脚本来用。

这个评论让我会想到，你这么心大 全部让 ai 写代码？

AIDLC 现在每一个公司完全跑通，全靠 AI 不怕删库跑路吗

AI 直接 ssh 确实算心大，不过我这边的运维体系都是 GitOps 的，和写代码没啥两样

问题不大，我公司不上云，本地基础架构，不说高大上的，你硬盘报警了总得人去换吧，新服务器到了虚拟化你得去弄吧；我只能说感谢公司不上云之恩

现在确实有这样的实践，看评论区有人疑惑责任归属是谁，责任归属业务开发，谁开发的谁负责，谁开发的，谁负责调测对接的 AI ，目前确实是这样实践的。最难受的是加班不加钱。

@zengxs #30
300 核的集群就这么玩了啊，哈哈，点赞

等具身智能出来 恐怕机房的体力活也难保喽

@idblife #44 哈哈也是逐步验证，目前跑两个多月了效果还不错，打算明年扩到 2000+核

@rob2026 真出了那就不是机房体力活的问题了 所有体力活都难说了

减少运维人数肯定的，
但是人肯定还是要的。
10 个人的运维工作量，现在估计 2 个人就够了。

点赞

我有个疑问，大家的公司都那么正规那么专业吗？人操作就从来不出事故？要说以前的模型就算了，2026.10 的模型还能这么蠢吗，而且也不是说让 ai 管就读写权限全给了么，至少 24 小时的值守效率和成本都比人类高吧。
这就像很多人说 ai 写的代码质量不高一样，那么多培训班或者 3 年经验用 10 年的人不照样大把，那代码质量也高不到哪去。
（没有任何阴阳的成分，我只是觉得在方法合适的情况下现在应该扩大对 LLM 信任的边界）

@zerovoid 差不多

毕竟机器上架, 维护维修换个硬盘内存啥的总要人把

装系统也要人

但真的, 1 个人抵以前 5 个绝对可以

@AEDaydreamer #50 不需要纯 ai 操作，大部分运维工作，本质也是一堆脚本和程序在跑，现在 ai 只要负责写脚本和监控脚本状态和日志就行了，至于真出了事故，那必然是脚本或者程序或者操作出问题了，这种事，人类处理也会发生的。

@alexluo1 20# 这个是哪个里面弄的？

国企那种内网的运维，现在还没有离线大模型可以辅助运维的，还得人工

运维反而不太容易被替代，因为很多运维平台根本就没有成熟的给 AI 用的接口，很多公司内部的东西也没法直接喂给 AI 作为上下文。反而开发上很多东西都有很方便的内容，可以直接让 AI 用

比如说，你们公司的可观测性平台，AI 能直接接进去看日志、查监控吗？大概不能吧，但是 AI 能扫代码库写代码，这还是很方便的

以前写个脚本，吭哧吭哧写半天，还得各种调试，现在 ai 2 分钟就搞定了。

“开 ssh ，让我上去看看” 变成了 “开 ssh ，让 AI 上去看看” 😂

都是多大的公司啊，评论区简直在胡说八道

@shijingshijing https://app.raft.build

AI 能替你背锅吗？ 谁设置的谁背锅。 和自动驾驶一个道理，哪怕再智能，也得有个人做到驾驶位。不叫驾驶员了，叫安全员。 是干啥的，是除了事故担责任用的。 法律没法选中 AI ，只能选中人。

设置好边界，AI 运维真的不是啥问题。

估计你多数时间只关注了 codex 的输出内容和结果吧，

它在推理过程中可能出现错误，也而而这些错误的命令或者脚本会导致问题出现

跑得快 != 做得好
盯着做 != 能放心

grok bot 就是来干这事的

我们这种小公司 , AI 比人靠谱

@FlashEcho 怎门看不到？ Grafana AI 调 API 直接看

https://sre.google/resources/practices-and-processes/ai-engineering-reliable-operations/
> Ultimately, by shifting human oversight to architectural intent and building machine-speed compensating controls, SRE is transitioning from operating systems to architecting the safe boundaries within which autonomous agents can continuously innovate.

运维要背锅，还要给领导提供情绪价值，外加还有中国特色的事情不能明说的事情要处理

@HappyAndSmile #66 很多公司会自建可观测性平台，不一定会用 Grafana

模型的能力、幻觉现在都不是最担心的，最怕的是上下文给的偏差，导致 agent 理解错了，然后开始乱搞，毕竟不可能运维给 agent 完全访问的权限吧，而且 agent 也有可能自己鼓捣着找个漏洞就突破沙箱了。感觉现在智能巡检之类的可以全链路排查问题，给建议，但是最后还需要人来决策一下吧

仍然需要好的运维设计和架构，AI 能帮很大忙，但公司可能需要更高级的运维，也许要买更多资源--沙盒。

抱抱脸被攻击不也是 AI 运维修好的吗？ AI 能写代码，一样能做运维，时间早晚的问题，AI 就是这个时代无尽的智能。

可以是可以，但是出事了让谁背锅？

云主机出来后 运维就失业了
ai 出来后 程序员失业了