智能运维工程师是运用AI、大数据等技术实现运维自动化的专业人员，核心工作包括数据驱动决策、故障预测、自动化执行三大亮点，显著提升系统稳定性和运维效率。

1. 数据采集与分析
   通过实时采集性能指标、日志等数据，结合机器学习算法进行异常检测和趋势预测，提前发现潜在故障并生成优化建议，例如利用历史数据训练故障预警模型。

2. 自动化运维与修复
   部署自动化工具执行任务，如脚本批量更新配置、容器编排管理资源，故障时自动触发修复流程（如重启服务或切换备份节点），减少人工干预和响应时间。

3. 系统监控与可视化
   搭建统一监控平台，以仪表盘展示关键指标（CPU负载、网络延迟等），支持自定义告警阈值，并通过可视化工具（如Grafana）辅助快速定位问题。

4. 安全与性能优化
   定期扫描漏洞、加固系统权限，结合AIOps分析攻击模式；优化资源分配策略（如动态扩缩容），确保高并发场景下的服务可用性。

智能运维工程师正推动运维从“被动救火”转向“主动防御”，未来将进一步融合AI能力实现更精准的自治化运维。