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随着人工智能技术的不断发展，企业在人工智能技术运维管理上也有了不同的岗位需求，而今天我们就一起来了解一下，常见的人工智能运维工程师都有哪些类型。
单机房故障自愈场景
单机房故障自愈是一个的AIOps落地项目。该方案主要解决的问题场景如下：某个业务由于网络、设备、变更、程序Bug、容量等原因造成故障，但故障范围仅局限在单个机房或单个Region内部。那么，我们可以基于流量调度等手段，将访问流量调度到非故障机房或Region，实现该类型故障的自动止损。
运维AI工程师
在单机房故障自愈场景中，运维AI工程师将机器学习的算法与实际的故障处理业务场景相结合，针对单机房故障场景的风险点，进行策略研发与实验工作。
运维AI工程师分别设计了如下算法策略来满足整个复杂故障场景的自动决策：
异常检测算法：解决故障发现时指标异常判断问题，基于AI方法实现较高的准确率和召回率，作为整个故障自愈的数据基础。
策略编排算法：基于当前线上的实际流量和服务状态，设计损益计算模型，判断基于何种方式的操作组合或步骤，能够使整个自动止损带来收益大，风险小。
流量调度算法：基于线上服务容量与实时流量情况，进行精确流量比例计算，防御容量不足或不准风险，并实现流量调度收益大化。
在完成策略设计与研发后，需要根据历史数据进行Case回溯，并进行仿真Case模拟，来验证策略效果，并进行逐步迭代调优，以达到线上运行的准确率和召回率要求。
AIOps时代的职责和技能变化
运维AI工程师是将AI引入运维的核心角色。他们针对运维数据、运维经验进行理解和梳理，使用机器学习的方法将海量运维数据进行汇总、归纳，使得数据中的价值显现出来。
平台研发工程师
在单机房故障自愈场景中，平台研发工程师需要关注三类平台的建设。
基础运维平台：提供单机房故障自愈场景中的依赖平台，如：监控平台和流量调度平台。在日常运维中提供标准化运维数据获取和运维操作的基础，而在AIOps中，这部分接口需要能够同时支持人工和自动的数据获取和运维操作。
智能运维平台：提供对AI能力的支持，如：统一的数据服务(运维知识库)、运维开发框架，以及给AI策略实验和运行的运维策略框架等。
故障自愈机器人：针对单个业务场景进行平台化抽象，使之成为一个基础服务，基于AIOps平台研发和运行。
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