在过去的十年中，站点可靠性工程（SRE）一直是保障互联网应用高可用性和稳定性的基石。SRE工程师致力于确保系统的快速响应、弹性扩展和稳定运行。然而，随着人工智能技术的迅猛发展，尤其是大型语言模型（LLM）和实时推理服务的普及，SRE的使命正在经历深刻转变。人工智能推理工作负载已不再是边缘任务，而成为和传统web应用同等重要的核心环节。这一转变催生了新的工程学科——AI可靠性工程（AI Reliability Engineering，简称AIRe），标志着SRE进入了第三时代。人工智能推理，简而言之，是指训练完成的模型利用其所学知识对新输入数据进行预测和决策的过程。
这个过程对于实时应用的响应速度、准确率和安全性有着极其严格的要求。传统SRE聚焦的延迟、故障恢复和服务可用性，虽然仍然重要，但已经不能完全满足人工智能系统复杂、多维度的可靠性需求。AI可靠性工程不仅要保障基础设施的稳定，更需深入到智能模型性能、输出准确性以及系统整体的公平性监控。面对这一新挑战，工程师必须掌握更复杂的指标体系。传统的SLA通常以系统的正常运行时间为核心，而AI系统的可靠性更需关注准确率、召回率、模型偏差、漂移等指标。模型漂移指的是AI模型随着时间推移性能发生渐进性下降的现象，这种“无声”的性能退化不像服务宕机那样显而易见，却能极大破坏用户体验和信任度。
因此，AI可靠性工程在监控方面提出了更高要求，不再满足于CPU利用率或请求延迟的传统指标，还得实时跟踪预测置信度、输出分布变化、假阳性和虚假输出率等AI特有数据。此外，推理服务对低延迟的需求推动了计算资源的优化和多样化。虽然CPU仍然有其用武之地，但GPU、TPU及定制加速芯片如AWS Inferentia和NVIDIA TensorRT，越来越成为高性能推理的关键。工程师必须设计合适的资源调度和弹性伸缩机制，确保在流量高峰期间无需牺牲服务质量。推理负载的分布也极为广泛，从边缘设备、服务器无关架构，到大型云原生Kubernetes集群，均会部署AI模型。云厂商提供了诸如Amazon SageMaker、Google Vertex AI、Hugging Face平台及Together.ai等服务，显著简化了模型的上线和运维流程，但成本、控制权和延迟依旧是部署时必须权衡的因素。
为了优化推理效率，工程团队大力采用量化技术，将模型从高精度浮点数（FP32）转换为整型（INT8）等低精度格式，以减少计算负担。模型蒸馏技术通过训练更小更快的模型以逼近大型模型的性能，也成为加速推理的主流手段。神经架构搜索（NAS）则帮助发现性能与成本之间的最佳平衡点。AI推理服务的观测体系建设亟需升级。现有的监控工具如Prometheus、OpenTelemetry虽然能捕获系统级指标，但对AI模型的专门事件和失败模式仍显不足。以模型“幻觉”(Hallucination)为例，这类输出是AI基于错误信息而生成的不真实内容，传统错误率指标难以捕捉到。
行业内涌现出专注AI的追踪工具和平台，以辅助工程师识别和修正此类问题。推理流量的“不可预测性”使得弹性伸缩和负载均衡成为AI可靠性的核心。Kubernetes的水平自动扩展（HPA）和服务网格（如Envoy、Istio）正被改造以适应AI特定的工作负载特征，新兴的AI Gateway概念也在帮助实现针对模型流量的智能路由与安全控制。安全威胁层面，AI推理暴露出新的攻击面。对抗样本攻击、数据泄露风险以及模型完整性验证，都是保障推理服务信赖度不可忽视的环节。防护措施包括身份认证、流量速率限制、加密传输和运行时完整性检测。
面对这一切挑战，也有人提出Kubernetes可能需要根本性的演进甚至“分叉”，以适配日益庞大复杂的AI推理场景。谷歌支持65000节点级集群采用Spanner支持的存储替代etcd即是一例，表明底层架构必将迎来大变革。为了适应AI服务，站点可靠性工程师需要从传统思维转向AI中心化，重新定义SLO和SLA，同时建立专属的AI故障响应策略，涵盖模型突发漂移、偏差激增和性能下降等多样化问题。持续评估机制贯穿模型从训练到上线后的整个生命周期，自动回滚、AI断路器策略确保系统免于因模型失效造成灾难性后果。AI Gateway作为新时代SRE的重要工具，集成了智能请求路由、负载均衡、访问控制和深度可观测性，助力团队高效管理复杂的推理流量和成本。随着这一趋势，SRE的工作不再是单纯调优弹性伸缩和监控仪表盘，而是直接驾驭智能系统的控制平面，发挥更核心的战略作用。
总结来看，AI可靠性工程代表了站点可靠性领域的新纪元。它融合了传统基础设施工程与人工智能技术特有的挑战，构建可信赖的智能应用。技术社区需要共同推动工具链、标准和最佳实践的完善，培养跨领域复合型人才，实现AI系统的高质量落地和可持续发展。未来，随着AI推理应用持续渗透至金融、医疗、自动驾驶、智能客服等关键行业，AI可靠性工程将成为保障数字经济安全与稳定的坚实基石。拥抱这第三时代，SRE与AI工程师的协作将创造出更加智能、稳定和公平的数字世界。
