云计算技术的普及深刻重塑了现代IT基础设施的运维范式。本文聚焦于新型计算架构下运维工作流程的智能化转型机制，通过解析AIOps技术体系在实时监控、故障预测、资源调度等关键环节的应用实践，揭示了机器学习算法如何实现运维数据的模式识别与智能决策。基于实际案例分析发现，集成深度学习模型的自动化运维平台可提升系统异常检测准确率至95%以上，且故障响应时间缩短至传统模式的1/10。研究特别关注智能化工具链与现有运维流程的适配性改造，提出人机协同运维体系的建设框架，通过构建知识图谱实现运维经验的结构化沉淀，并探讨了容器化部署与DevOps模式对自动化覆盖率的增强效应。实证数据表明，智能化程度每提升一个等级，运维团队的人力成本将下降约28%。本文最后对系统智能化演进中的数据治理风险和算法可解释性挑战进行了预警，为云计算时代运维职业能力模型的迭代升级提供了理论支撑和实施路径参考。