AI+云原生应用开发从设计到部署运维全链路实战与提效|高清已完结

云计算

课程简介

课程定位：打通 AI 与云原生的工程闭环目前市场上关于人工智能或云原生各自的教程众多，但真正将两者结合、并完整覆盖从需求设计到部署运维全链路的实战资料相对稀缺。本课程聚焦于这一空白，针对那些希望在研发和运维领域实现技术跃迁的开发者，提供了一套系统性的解决方案。它并非停留在概念层面的科普，而是深入剖析十二个具体的 AI 结合云原生关键场景，通过整合十二种主…

已有 1 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-07

课程定位：打通 AI 与云原生的工程闭环

目前市场上关于人工智能或云原生各自的教程众多，但真正将两者结合、并完整覆盖从需求设计到部署运维全链路的实战资料相对稀缺。本课程聚焦于这一空白，针对那些希望在研发和运维领域实现技术跃迁的开发者，提供了一套系统性的解决方案。它并非停留在概念层面的科普，而是深入剖析十二个具体的 AI 结合云原生关键场景，通过整合十二种主流工具与技术栈，帮助学习者建立起完整的工程视野。对于那些厌倦了碎片化知识，渴望获得可落地、可复用工程参考的开发者而言，这份资料是补齐“AI 应用化落地”与“传统云原生架构”之间认知断层的优质素材。

内容结构与学习路径建议

课程的核心价值在于其严谨的项目结构与实战导向。教学逻辑严格遵循软件工程的实际生命周期：从需求设计阶段的架构选型，到研发阶段的代码实现，再到部署阶段的容器化与编排，最后延伸至运维阶段的自动化监控与故障处理。建议初学者不要试图一次性通吃所有视频，而应首先关注微服务架构的基础模块，理解 Kubernetes 在容器编排中的核心地位以及 DevOps 流水线的设计原理。在此基础上，再深入各个具体的 AI 集成场景，如智能监控、自动化扩缩容、AIOps 等。这种由浅入深、从通用基础设施到特定业务场景的学习路径，有助于构建稳固的知识体系，避免陷入只知工具用法而不解底层逻辑的困境。

学习成果与资料使用指南

完成本课程的学习与实践后，开发者将具备独立设计和开发 AI 驱动的云原生应用的能力。这不仅包括熟练掌握 K8s、CI/CD 自动化工具等硬技能，更涵盖了如何在实际项目中提升企业效能的思维模式。资料包中的源码和项目结构是学习的核心载体，强烈建议读者采取“对照实践”而非“被动观看”的学习方式。请提取代码后，尝试在不同的环境进行部署调试，观察并记录每一个配置变更带来的系统行为变化。通过亲手复现课程中的十二个关键场景，您将把理论知识转化为肌肉记忆，最终能够独立应对复杂的云原生 AI 应用开发挑战，成为具备全链路交付能力的工程人才。

课程介绍

AI+云原生应用开发从设计到部署运维全链路实战与提效，。如果您渴望在研发和运维领域实现质的飞跃，那么这个课程是您的理想选择。由资深云原生领域专家高老师主讲，他将凭借其丰富的实战经验，深入解析12个AI结合云原生的关键场景，并整合12种主流工具和技术。本课程将引导您从需求设计到研发，再到部署和运维，全面掌握微服务应用项目的实战经验。通过系统的学习和实践，您将迅速获得设计和开发AI与云原生应用的能力，包括但不限于Kubernetes、DevOps、自动化和运维等领域，让您在提升企业效能方面走在行业前沿。

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/

AI+云原生应用开发 从设计到部署运维全链路实战与提效|高清已完结