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