第16章

IT联动：共筑AI转型技术底座

把传统只做“应用运维”的 IT 部门，升级成和业务一起建设 AI 能力的平台伙伴，让每条业务线都能在一个稳健、弹性、可扩展的智能底座上快速创新。

四大支柱：

1. 云原生基础设施
   关键要素：GPU 集群、Kubernetes 弹性调度、服务网格。
   业务价值：算力像水电一样按需开关，用多少付多少，部署时间从几天缩到几小时。
   例子：双十一秒杀来临，系统自动拉起五百块 GPU 处理语音转文本，高峰过后自动释放，费用立省。


2. 数据组网（Data Fabric）
   关键要素：Lakehouse 统一存储、数据目录、实时数据管道。
   业务价值：数据随搜随用、可追溯、易治理，开发效率明显提高。
   例子：运营同事临时想算一算今晚秒杀成功的概率。他只需在公司数据目录里键入“实时下单流”，系统马上把正实时涌入的订单数据拉到分析笔记本里。点一下启动建模脚本，大约十分钟就能拿到预测结果，无需再到处找人拉数据或写复杂的 ETL 流程。


3. 集成与 API 网关
   关键要素：把内部老系统和外部 SaaS 全部接口化，用事件总线把它们串起来。
   业务价值：AI 服务像乐高积木可随插随用，跨系统联动延迟大幅降低。
   例子：客户在公众号发问题，事件瞬间送到 LLM 答疑服务；若识别为投诉，再自动调用 CRM 建工单。


4. 可观测与自动化
   关键要素：统一日志、指标、链路追踪；基础设施即代码 (IaC) 加 GitOps 自动发布。
   业务价值：故障自检自愈，平均修复时间减少六成，版本上线更快更稳。
   例子：推荐接口延迟跳高，监控立即触发回滚到上一版本，二十分钟内恢复正常，而过去要两小时。

有了这四根“柱子”，IT 不再只是幕后修机器，而能和业务并肩，把 AI 能力像水电一样输送到所有团队。

AI×IT 协同流水线（Infra-to-Model Loop）

这条「AI × IT 协同流水线」就像一条不断循环的生产线，把代码、模型和基础设施紧紧连在一起，保证系统始终健康、高效地为业务输出价值。

先从开发者写完代码说起。代码推送之后会自动跑单元测试和静态检查，只有全部通过，流水线才会把程序打成容器镜像。镜像带着签名塞进镜像仓库，确保来源可信、版本可追溯。接着，Kubernetes Operator 把最新镜像拉到线上环境，按预设好的 IaC 模板和配置一次性部署好服务网格、GPU 资源、网络策略等运行时组件——部署速度快，而且环境彻底一致。

服务上线后，监控体系会同时盯住三件事：性能指标、日志、链路追踪。Prometheus 记录延迟与吞吐，Loki 留存日志，Jaeger 追踪调用链；AIOps 引擎一旦发现异常就能自动报警。假如流量突然暴涨，Auto-Scaler 会立刻调大副本数或给 Pod 挂更多 GPU，业务峰值过后又自动缩回常态，成本不会被浪费。

更长的时间维度上，系统还要警惕数据漂移。监控模块会把特征分布和预测结果汇总到 Data Lake，与历史基线做对比。一旦发现用户行为模式明显变化，比如推荐系统的点击率在特定商品类目上突然下降，就会触发模型再训练流水线：自动拉数据、重训、评估、生成新模型并推送回镜像仓库。随后 Operator 用滚动升级把新模型替换到线上，整个过程对用户无感知。

简单举个例子：假设你经营一个跨境电商平台，五一假期前夕欧洲流量激增，用户搜索词从冬装跳到泳装。监控马上捕捉到“搜索意图漂移”，触发重新训练推荐模型。不到一小时，新的模型已经上线，推荐栏立刻换成泳衣和沙滩装备，转化率不降反升。这就是闭环带来的真实价值——问题自动被发现、被修复，而且越跑越准、越跑越省。

总的来看，这条 Infra-to-Model 循环把 CI→CD、运行时监控、数据漂移检测和自动再训练融成一个自愈系统：写代码的不必担心部署差异，运维不用深夜救火，数据科学家也能专注算法迭代。IT 与 AI 团队因此真正协同，共同为业务提供一个持续进化、稳定可靠的智能平台。

关键指标仪表盘

要确保这条 AI × IT 流水线真正高效可控，可以用五个关键指标来“每日体检”。下面把它们的含义、目标和场景用一句话讲清楚，方便所有团队成员秒懂。

交付――从开发者提交代码到新版本跑在生产环境，我们要求 24 小时内搞定。靠 GitOps 自动化，一条 Pull Request 合并后就能触发流水线，第二天客户就能用到新功能。

可靠――服务全年要达到 99.9 % 的可靠性。换算下来，一年不可用时间不得超过 8 小时 45 分钟，相当于节假日半天都不能“掉线”。

成本――GPU 至少有 70 % 的时间在干活。就像出租车尽量空车少跑，弹性调度把“闲置 GPU”自动让位给需要算力的任务，节省电费和租金。

韧性――出了故障 30 分钟内必须恢复（MTTR）。监控加自动回滚 / 扩容，一次异常最好连用户都感受不到，最多页面刚转圈就恢复了。

数据――所有实时数据管道有 95 % 的概率在目标延迟内完成，例如设计成“延迟不到 5 分钟”，那么 100 条任务里至少 95 条能在 5 分钟内把数据送达，下游分析和模型才够新鲜。

简而言之：更快上线、更少宕机、GPU 不闲置、故障自愈、数据准时。这五个数字一旦长时间亮红灯，就说明智能底座该体检升级了。

90 天技术底座升级蓝图

在蓝图的头 30 天，我们先把“地基”夯实：搭一套 GPU-友好的 Kubernetes 集群，并把 GitOps 全流程跑通。模板化的 IaC 帮我们一键生成环境；镜像加上签名，来源可追溯；混合调度策略让 CPU 作常规活、GPU 专攻推理训练，算力一滴不浪费。这样一来，开发者只需合并代码，新版本就能自己跑到线上。

接下来的第 31 到 60 天，我们把数据层织起来。Lakehouse 像总仓库一样集中存储，再把实时流和离线批两路数据管道一并接入，形成数据组网的初版。业务团队不论要秒级监控还是月度报表，都能从同一套目录里按需取数，模型训练也不再东拼西凑。

最后一个月，我们把所有后台服务连成了一条“高速路”。智能路由先把每个请求安排到最合适的车道，再用统一入口管理所有进出车辆；一路上安装的监控摄像头把行驶轨迹、速度和任何抖动都实时汇总到大屏上。这样一来，哪条路堵了、哪个接口慢了，一眼就能看见，系统还能自动切换备用路线并回滚问题版本，保证整条“高速”始终畅通无阻。

三步走完，这套技术底座就从资源、数据到观测全部打通，真正做到随写随跑、随需随扩，也为后续的大规模 AI 场景留下足够生长空间。

常见陷阱与对策

下面这几条是项目落地时最容易踩的坑，以及对应的解决办法，换成口语一点的说法，外加一个小场景示例，方便大家快速对号入座。

• GPU 成了孤岛
现象是各团队排队抢卡，有人闲着有人还在等。做法是让 GPU 和 CPU 统一到同一个调度中心，给关键任务设优先级或预留配额。举个例子：凌晨大批量训练占慢卡，早高峰又要实时推理，调度系统能自动切换，保证两边都不断电。

• 数据湖变“沼泽”
数据倒是都丢进去了，可是谁也找不到想要的那条。必须给湖建目录、加血缘、做质量打分，让开发像搜文件一样搜数据。比如 BI 想查“上周退货原因”，只用关键词就能定位表，并且一眼看到更新时间和上游来源，省去翻脚本的功夫。

• API 脆弱不堪
突然来个高并发或者月末欠费，接口就崩。给网关加速率限制，把付费接口包进预算护栏：流量暴涨可临时加限额，欠费自动降级或熔断，绝不拖整个链路下水。

• 没有统一观测
系统报错找不到根因，光凭日志到处 grep 太慢。把指标、日志、链路信息放到同一栈里，再配套 SLO 和报警模板。这样晚上一条告警弹窗就能直接显示是哪条调用超时，值班同学十分钟内搞定。

• 自动化不到位
还在手工打包、手工拉群发版，一出事没人知道改了啥。把全流程都换成 GitOps：提 PR、自动测试、灰度发布，回滚也只是一键操作。遇到线上 bug，只需 revert 合并请求，环境立刻恢复。

把这些坑提前补好，团队就能把时间花在真正的业务创新上，而不是反复救火。

工具箱

技术架构蓝图看板

用途：展示数据、模型、服务、治理四层架构及接口依赖

DevOps–MLOps 流水线对照表

用途：对比传统应用与模型流水线阶段及工具，统一 Gate

数据治理责任矩阵

用途：明确数据拥有者、使用者、治理与安全团队在不同任务的 RACI

环境与资源池清单

用途：列出开发、测试、生产环境 CPU/GPU 资源配额

变更与发布窗口日历

用途：对齐多团队发布窗口，减少系统冲突