十几年前我选了Linux,今天我选了AIOps,逻辑是一样的

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2007年，我刚到北京。

月薪1500元，住在离公司不远的地下室。那里不仅便宜，还能省下一些通勤费用。

那时候，我几乎把每一分钱都算得很清楚。为了攒钱报培训班，有时一天只吃一顿饭。

但说实话，最让我焦虑的并不是没钱，而是不知道自己以后能做什么。

考研失利，专业不对口，手里也没有一项真正拿得出手的技能。我做着一份随时可能被别人替代的工作。

每天最怕的不是忙，也不是累，而是闲下来的时候忍不住问自己：

“三年以后，我还在做同样的事情吗？”

后来，我终于想明白了一个问题：

如果一项能力，今天学会，三年后依然有价值，那就值得投入。

这个道理现在听起来很简单，但在当时，却是我反复思考后才得出的答案。

最终，我选择了Linux运维，并花了将近两万元报班学习。

为什么选择Linux？

逻辑其实很简单。

服务器不会轻易消失，操作系统不会轻易消失，网络、系统管理和故障排查这些底层能力，也不会因为某个工具更新、某项技术迭代就立刻失去价值。

更重要的是，运维是一条可以持续积累的路。

处理过的故障越多，对系统的理解越深；解决过的问题越复杂，判断和排查问题的能力就越强。

经验不会白费，而是会一层一层沉淀下来。

正是这个选择，支撑我走过了后面的十几年。

从月薪1500元的网管，到康盛的系统工程师，再到进入腾讯；

从一线技术人员，到出版《跟阿铭学Linux》，成为畅销书作者；

从尝试做副业，到后来实现年收入七位数。

这并不是因为我比别人聪明。

说句实话，比我聪明的人太多了。

我只是在人生最迷茫的时候，选择了一条能够持续积累的路，然后一直走了下去。

但走到今天，我越来越清楚地意识到：

运维不会消失，但传统运维的工作方式，一定会被AI重构。

过去，运维人员主要依靠经验看日志、查告警、定位故障、编写脚本。做得越久，积累的经验越多，解决问题的能力也就越强。

而现在，AI正在逐步接手大量重复性工作。

它可以自动分析日志、归纳告警、生成脚本、辅助判断故障原因，甚至参与部分自动化处置。

这不是未来才会发生的事情，而是已经在发生的变化。

那么，这是不是意味着Linux、网络和系统知识不重要了？

恰恰相反。

我最近我做了不少AIOps相关的案例，AI越来越厉害了，让它分析线上故障，几分钟它就能给出结果，看起来也非常专业。

但问题是，如果你不懂操作系统、不懂网络原理，也看不懂日志，就根本无法判断它给出的答案是否正确，更不知道能不能直接执行它提出的解决方案。

AI可以帮助你更快地找到问题，但前提是，你有能力判断它的结论是否可靠。

所以，今天真正值得投入的，不只是学习某个AI工具怎么使用，也不是学会调用一个API、写几个提示词。

工具会更新，模型会迭代，今天流行的使用方法，过一段时间可能就会被替代。

真正能够持续产生价值的，是把过去积累的Linux、网络、系统和运维经验，与大模型、自动化和智能分析能力结合起来。

这也是我决定做AIOps课程的原因。

我不是只想教大家如何调用一个接口，或者如何写几个看起来很厉害的提示词。那些内容，看几天文档就能学会。

我真正想做的是，帮助运维人员建立一套能够落地到真实工作中的AI能力：

让AI读懂日志，分析告警，辅助排查故障，生成和检查脚本，并逐步参与到真实的运维流程中。

不是为了炫技，而是为了真正提高效率、减少重复劳动，并放大一个运维人员已有的技术积累。

十几年前，我选择Linux，是因为我判断这项能力三年后依然有价值。

今天，我选择AIOps，依然基于同样的判断。

未来三年，不一定是AI直接淘汰运维人员。

更可能发生的是：

会使用AI、能够驾驭AI的运维人员，逐渐替代那些只会重复执行固定操作的运维人员。

所以，今天真正值得思考的问题，可能已经不只是：

“我现在做的事情，三年后还能不能用？”

而是：

“三年后，我今天积累的能力，能不能被AI进一步放大？”

最后跟大家说一下：我的 AIOps 课程打磨了一年多了，将近 300 节视频课、近 50 场直播、3 期训练营，千人社群。还在持续加码中！

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② 训练营。 每期带着实操，不是光看视频。有直播、有答疑、遇到问题有人帮你排查。

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