从DevOps到XOps：智能体驱动的自主企业运营参考架构

《Scientific Reports》：From DevOps to XOps: an agent-driven reference architecture for autonomous enterprise operations

　　

摘要

企业采用机器学习已将运维碎片化为多个专业化学科——DataOps、MLOps、AIOps——形成了阻碍统一治理的孤岛。我们提出XOps，一个五层参考架构，在具有策略即代码治理的智能体编排层之下集成了PlatformOps、DataOps、MLOps和AIOps，并提出一个连续时间马尔可夫链模型来量化代理驱动修复对可用性的影响。两个案例研究在受控的合成条件下评估了该架构。对于一个自愈支付网关，250次针对托管语言模型和实时策略引擎的推理图实时执行，结果显示计划级动作一致性为85.6%，故障分类准确率为99.6%，12.4%的计划被策略门拒绝并升级至人工处理，且无任何违反策略的动作被授权执行；该流水线的3.3分钟恢复时间为模拟的延迟预算，而非集群实测值。对于一个基于NASA C-MAPSS数据的预测性维护应用，自主漂移检测和重新训练在完全保留的测试引擎上实现了\(R^2 = 0.74\)，而同等条件下的静态模型仅为0.29。初步成本分析表明预计每月运营成本可降低约70%。在此范围内，结果支持代理驱动运维的可行性，但尚未确立生产级性能。