Tweet
Automation + AI – Khi DevOps không còn chỉ là viết script, mà là “orchestrate intelligence”
Nếu bạn vẫn đang nghĩ Automation chỉ là Ansible playbook, Python script, hoặc CI/CD pipeline… thì bạn đang bỏ lỡ một làn sóng rất lớn: AI đang trở thành một layer mới trong automation stack.
Bức hình này tóm gọn lại một bộ skillset rất đáng để các anh em DevOps / NetDevOps / Automation Engineer suy nghĩ nghiêm túc trong giai đoạn 2025–2030.
1. Python for AI-Driven Automation
Không còn là Python để “push config” nữa.
Mà là:
Tư duy mới:
Network Output → Python → LLM → Decision → Automation Action
Đây chính là nền tảng của AIOps + Self-Healing Infrastructure
2. APIs và JSON Workflows – Backbone của AI Automation
AI không chạy độc lập. Nó phải nằm trong workflow.
Các skill cần có:
Ví dụ thực tế:
=> Đây là cách build AI-driven runbook automation
3. Intro to ML Libraries – Không cần thành Data Scientist, nhưng phải hiểu
Một số library nên biết:
Đây là bước đầu của:
Góc nhìn chiến lược (quan trọng)
Anh em cần nhìn rõ một điều:
Automation đang evolve theo 3 cấp độ:
Chúng ta đang bước từ level 2 → level 3.
Một insight thực tế
Trong các hệ thống lớn (DC, Cloud, AI Infra):
=> AI không phải “nice to have”
=> AI là thứ bắt buộc để scale operations
Kết luận
Nếu bạn đang là:
Thì roadmap nên bắt đầu chuyển dịch:
Nếu bạn vẫn đang nghĩ Automation chỉ là Ansible playbook, Python script, hoặc CI/CD pipeline… thì bạn đang bỏ lỡ một làn sóng rất lớn: AI đang trở thành một layer mới trong automation stack.
Bức hình này tóm gọn lại một bộ skillset rất đáng để các anh em DevOps / NetDevOps / Automation Engineer suy nghĩ nghiêm túc trong giai đoạn 2025–2030.
1. Python for AI-Driven Automation
Không còn là Python để “push config” nữa.
Mà là:
- Integrate AI với:
- Netmiko
- NAPALM
- pyATS
- Ansible
- Parse output thiết bị (CLI/API) → đưa vào LLM → generate:
- Summary
- Root cause
- Recommendation
Tư duy mới:
Network Output → Python → LLM → Decision → Automation Action
Đây chính là nền tảng của AIOps + Self-Healing Infrastructure
2. APIs và JSON Workflows – Backbone của AI Automation
AI không chạy độc lập. Nó phải nằm trong workflow.
Các skill cần có:
- Gọi AI models qua API:
- OpenAI
- Claude
- Xử lý dữ liệu dạng JSON:
- Parse
- Validate
- Chain multiple calls
Ví dụ thực tế:
- Nhận log từ SIEM
- Parse bằng Python
- Gửi vào LLM để phân tích
- Trả về JSON structured output
- Feed vào playbook (SOAR / Ansible)
=> Đây là cách build AI-driven runbook automation
3. Intro to ML Libraries – Không cần thành Data Scientist, nhưng phải hiểu
Một số library nên biết:
- scikit-learn
→ dùng cho:- traffic prediction
- anomaly detection (cơ bản)
- pandas
→ cực kỳ quan trọng cho:- log parsing
- data cleaning
- correlation
- TensorFlow Lite (Edge ML)
→ chạy ML trực tiếp trên:- router
- camera
- IoT device
Đây là bước đầu của:
Distributed Intelligence – AI không còn nằm ở cloud, mà chạy ngay trên network edge
Góc nhìn chiến lược (quan trọng)
Anh em cần nhìn rõ một điều:
Automation đang evolve theo 3 cấp độ:
- Script-based automation
- API-driven automation
- AI-driven decision automation
Chúng ta đang bước từ level 2 → level 3.
Một insight thực tế
Trong các hệ thống lớn (DC, Cloud, AI Infra):
- Log quá nhiều → con người không đọc nổi
- Event xảy ra quá nhanh → không kịp phản ứng
- Root cause không rõ ràng → cần correlation
=> AI không phải “nice to have”
=> AI là thứ bắt buộc để scale operations
Kết luận
Nếu bạn đang là:
- DevOps Engineer
- Network Engineer
- Automation Engineer
Thì roadmap nên bắt đầu chuyển dịch:
- Python → Python + AI
- Ansible → Ansible + AI decision
- Monitoring → AIOps
Attached Files