解决从设计到落地的全链路实操难题
对于在云计算与大数据领域工作的职场人来说，最大的痛点往往不是单一技术的掌握，而是如何将微服务架构、容器化技术以及AI能力串联起来，解决实际业务场景中的落地问题。本课程专注于“AI+云原生”的深度融合，直击研发与运维衔接处的断层。它不教你零散的工具使用，而是通过12个具体的实战场景，将需求分析、系统设计、代码开发、容器化部署到自动化运维的完整链路打通。无论你是需要构建支持AI推理的微服务集群，还是希望优化现有系统的容器化交付效率，这门课都能提供一套可复制的工程化解决方案，帮助你在工作中实现从“能跑”到“跑得稳、跑得快”的质的飞跃。
适合有一定基础的开发与运维人员
本课程并非面向零基础的小白，而是专门为已经具备一定开发经验或运维经验的职场人设计的。如果你熟悉基本的编程语言，或者对Linux、网络协议有基本了解，那么这是你系统进阶的绝佳机会。课程内容涵盖了Kubernetes集群管理、DevOps自动化流水线构建以及AI模型部署等高阶主题。建议在观看前，先对Docker容器技术和基本的Kubernetes概念有所了解，这将帮助你更快地跟上专家的节奏，专注于高价值的实战技巧，而不是在基础概念上浪费时间。
学完能独立完成高阶架构落地与运维
完成本课程的学习后，你将不再是一个只会写代码或只会敲命令的执行者，而能够独立负责一个AI结合云原生的全链路项目。你将掌握如何利用主流工具整合研发与运维流程，独立设计并部署高可用的微服务应用。具体来说，你将具备从需求分析开始，到利用AI技术优化系统设计，再到通过Kubernetes进行编排和监控的完整能力。这种全栈式的技能掌握，将使你在面对企业级复杂项目时游刃有余，能够显著提升团队的开发效率和系统的稳定性。
资料配合练习，从理论到工具的闭环
要真正掌握这些技能，关键在于将课程中的理论转化为肌肉记忆。建议在观看实战演示时，同步打开配套的练习资料，跟随讲师的操作步骤进行复现。不要只是被动观看，要尝试修改配置文件、调整部署参数，观察系统在不同设置下的表现。课程中整合的12种主流工具和技术文档是宝贵的实战资源，请务必在本地搭建相应的实验环境进行反复测试。通过这种“看-练-改-复盘”的循环，你才能将课程中的提效技巧真正内化为自己的工作能力，确保在未来的工作中能够独立解决遇到的各类技术难题。
课程目录
├── 第1章 AI+云原生学习之旅概览【开词篇】/ │ └── [ 35M] 1-1课程导学与安排 ├── 第2章 为什么程序员都要学AI+云原生应用开发【认知篇】/ │ ├── [ 18M] 2-1现实真相与痛点直击：当前应用开发的主要方法、流程与痛点 │ ├── [ 18M] 2-2新思路的威力：云原生与AI为什么能够帮助我们？它们还有哪些不足？该如何解决？AI时代应用开发的理想状态与目标是怎样的？ │ ├── [ 18M] 2-3知识站：从自动化说开去，实现对云原生的宏观认识 │ ├── [ 17M] 2-4知识站：从AI的能力说开去，实现对AI的宏观认识 │ ├── [8.6M] 2-5LLM账号：有关于OpenAI等LLM大模型账号的相关问题 │ ├── [ 38M] 2-6实践案例：展示一个AI驱动的应用开发实例以及揭秘软件开发周期中AI的关键提效点 │ ├── [8.9M] 2-7实战演练：手把手带你快速搭建云原生平台环境（上） │ ├── [ 39M] 2-8实战演练：手把手带你快速搭建云原生平台环境（下）-1 │ └── [ 33M] 2-9实战演练：手把手带你快速搭建云原生平台环境（下）-2 ├── 第3章 云原生应用架构设计与实例分解【架构设计与应用】/ │ ├── [ 12M] 3-1前情回顾与本章介绍 │ ├── [ 26M] 3-2应用架构的定义：为什么我们不仅仅要相信解构还要相信涌现？ │ ├── [ 20M] 3-3应用架构与云原生融合：应用架构与云原生平台架构之间的关系 │ ├── [ 24M] 3-4应用架构设计精髓1：应用架构设计的思想精髓（1） │ ├── [ 21M] 3-5应用架构设计精髓1：应用架构设计的思想精髓（2） │ ├── [ 23M] 3-6应用架构设计精髓2：应用架构设计案例刨析 │ ├── [5.7M] 3-7应用架构设计实战1：我们一起设计一个业务应用吧（上） │ ├── [ 37M] 3-8应用架构设计实战2：我们一起设计一个业务应用吧（下）-1 │ └── [ 30M] 3-9应用架构设计实战2：我们一起设计一个业务应用吧（下）-2 ├── 第4章 AI驱动的研发与上云流程优化【启航篇】/ │ ├── [3.0M] 4-1前情回顾与本章介绍 │ ├── [ 46M] 4-2基于云原生研发流程1：定义接口并着手实现本地工程 │ ├── [ 23M] 4-3基于云原生研发流程2：利用智能化工具实现提效 │ ├── [ 14M] 4-4基于云原生研发流程2：利用智能化工具实现高级提效 │ ├── [ 14M] 4-5知识站：容器、镜像、镜像仓库与容器编排服务解析 │ └── [ 24M] 4-6基于云原生研发流程3：通过多阶段构建实现极致压缩体积的镜像并推送到镜像仓库 ├── 第5章 AI驱动的研发与上云流程优化【深化篇】/ │ ├── [2.3M] 5-1前情回顾与本章介绍 │ ├── 【www.】 │ ├── [ 24M] 5-2知识站：容器网络与有状态工作负载解析 │ ├── [ 38M] 5-3基于云原生研发流程4：将数据库部署到K8S上并向外提供服务（1） │ ├── [ 35M] 5-4基于云原生研发流程4：将数据库部署到K8S上并向外提供服务（2） │ ├── [9.9M] 5-5知识站：无状态工作负载解析 │ ├── [ 23M] 5-6基于云原生研发流程5：将应用部署到K8S上并向外提供服务 │ ├── [ 22M] 5-7基于云原生研发流程6：使用本地调试代理实现debug能力 │ ├── [9.6M] 5-8知识站：了解混沌工程 │ └── [ 26M] 5-9基于云原生研发流程7：利用混沌发现更多隐藏的应用级缺陷 ├── 第6章 深化Kubernetes以及云原生的理解【深入篇】/ │ ├── [3.1M] 6-1前情回顾与本章介绍 │ ├── [ 27M] 6-2玩转K8S（一）：一切皆为控制器，实现从头到脚的灵活性 │ ├── [ 47M] 6-3玩转K8S（二）：常用的K8S操作集锦（1） │ ├── [ 31M] 6-4玩转K8S（二）：常用的K8S操作集锦（2） │ ├── [ 14M] 6-5高研发效能管理方式（上）：了解基于云原生的DevOps平台以及云原生落地实施建议 │ └── [ 42M] 6-6高研发效能管理方式（下）：了解基于云原生的DevOps平台以及云原生落地实施建议 └── 第7章 运行时的自动化运维【自动化】/ ├── [ 13M] 7-1前情回顾与本章介绍 ├── [ 60M] 7-2业务基础设施的涅槃：将原先在应用架构中的某些技术需求下沉到平台来实现治理升级 ├── [8.5M] 7-3知识站：了解无服务器技术 ├── [ 33M] 7-4容量管理自动化：让容量规划不再令人头疼，利用Serverless实现自动容量管理的实践 ├── [ 12M] 7-5知识站：了解服务网格以及路由技术 ├── [ 40M] 7-6路由自动化：让路由管理变得更容易，利用服务网格实现自动化路由的实践 ├── [6.5M] 7-7知识站：了解流量治理技术 └── [ 29M] 7-8流量治理自动化：让流量治理变得更容易，利用服务网格实现自动化流量治理的实践 ├── 第8章 可观测性以及智能化升级的基础【智能化】/ │ ├── [5.4M] 8-1前情回顾与本章介绍 │ ├── [ 20M] 8-2认识可观测性：什么是可观测性？理解可观测性的外延 │ ├── [ 28M] 8-3实践可观测性：可观测性的经典最佳实践（上） │ ├── [ 17M] 8-4实践可观测性：可观测性的经典最佳实践（下） │ ├── [6.9M] 8-5【升级】理解技术扩散问题：技术扩散的成因与危害 │ ├── [ 29M] 8-6【升级】技术扩散的解决方案：基于多运行时将技术扩散的影响与应用隔离起来的实践（上） │ ├── [ 27M] 8-7【升级】技术扩散的解决方案：基于多运行时将技术扩散的影响与应用隔离起来的实践（下）- │ ├── [ 11M] 8-8【升级】可观测性智能化：基于可观测性数据的智能化（自适应）流量治理的实践（上） │ └── [ 32M] 8-9【升级】可观测性智能化：基于可观测性数据的智能化（自适应）流量治理的实践（下） ├── 第9章 AI驱动的运维智能化：解决现实问题的利器/ │ ├── [ 16M] 9-1前情回顾与本章介绍 │ ├── [ 26M] 9-2人工智能ABC：AGI的历史、基本原理以及局限性相关内容的分析（上） │ ├── [ 32M] 9-3人工智能ABC：AGI的历史、基本原理以及局限性相关内容的分析（下） │ ├── [ 20M] 9-4K8S清单智能化生成：生成和应用K8S清单的实践 │ ├── [6.6M] 9-5知识站：了解K8SAPI、ClientSet以及Kubectl │ ├── [ 12M] 9-6通过说话来实现kubectl命令：使用LLM从自然语言输入生成kubectl命令的实践 │ ├── [ 13M] 9-7错误信息解释与集群见解智能化：轻松解释K8S的错误信息并提供集群见解的实践 │ ├── [7.5M] 9-8智能化管理和监控K8s集群：轻松管理和监控K8S集群的实践 │ ├── [ 10M] 9-9知识站：了解性能分析（APM）与Prometheus │ ├── [ 45M] 9-10精炼问答：向AI询问并获得精炼的回复的实践 │ ├── @www. │ ├── [ 15M] 9-11故障排除与审计智能化：轻松实现故障排除和审计的实践 │ └── [ 11M] 9-12Copilot能力解锁：使用Copilot能力实现更高阶的业务运维能力的实践 ├── 第10章 AI赋能平台：从个人到企业的全面升级【扩展篇】/ │ ├── [ 11M] 10-1前情回顾与本章介绍 │ ├── [ 62M] 10-2了解AIOPS平台：从DataOps到AIOps，一种现代的运行应用与执行无人值守业务运维的方法和平台（上）-1 │ ├── [ 33M] 10-3了解AIOPS平台：从DataOps到AIOps，一种现代的运行应用与执行无人值守业务运维的方法和平台（上）-2 │ ├── [ 37M] 10-4了解AIOPS平台：从DataOps到AIOps，一种现代的运行应用与执行无人值守业务运维的方法和平台（下）-1 │ ├── [ 47M] 10-5了解AIOPS平台：从DataOps到AIOps，一种现代的运行应用与执行无人值守业务运维的方法和平台（下）-2 │ ├── [ 31M] 10-6了解AIOPS平台：从DataOps到AIOps，一种现代的运行应用与执行无人值守业务运维的方法和平台（下）-3 │ ├── [ 28M] 10-7了解AIOPS平台：从DataOps到AIOps，一种现代的运行应用与执行无人值守业务运维的方法和平台（下）-4 │ ├── [ 30M] 10-8了解AIOPS平台：从DataOps到AIOps，一种现代的运行应用与执行无人值守业务运维的方法和平台（下）-5 │ ├── [ 44M] 10-9了解DataCopilot：一种先进的智能化数据分析、预测与执行的技术方案，让业务运维更加简单（上） │ ├── [ 27M] 10-10了解DataCopilot：一种先进的智能化数据分析、预测与执行的技术方案，让业务运维更加简单（下）-1 │ ├── [ 18M] 10-11了解DataCopilot：一种先进的智能化数据分析、预测与执行的技术方案，让业务运维更加简单（下）-2 │ ├── [ 20M] 10-12了解DataCopilot：一种先进的智能化数据分析、预测与执行的技术方案，让业务运维更加简单（下）-3 │ └── [ 30M] 10-13了解DataCopilot：一种先进的智能化数据分析、预测与执行的技术方案，让业务运维更加简单（下）-4 └── 第11章 总结与展望【规划篇】/ ├── [ 24M] 11-1前情回顾与本章介绍-1 ├── [ 16M] 11-2前情回顾与本章介绍-2 ├── [ 21M] 11-3工作建议：对实际工作中的应用与落地建议 ├── [7.9M] 11-4职业发展：AI时代应用开发工程师的职业规划与发展路径-1 ├── [ 32M] 11-5职业发展：AI时代应用开发工程师的职业规划与发展路径-2 ├── [ 34M] 11-6职业发展：AI时代应用开发工程师的职业规划与发展路径-3 └── [ 19M] 11-7未来趋势：展望AI在应用开发领域的发展趋势 └── 资料代码/
