随着AI模型、数据密集型应用以及大规模容器集群逐渐成为企业核心业务底座，传统基于脚本、手工流程的操作系统（OS）管理方式正面临前所未有的压力。交付不一致、升级窗口紧张、排障效率低等问题，使得IT运维团队难以支撑AI时代的快速迭代需求。本文将聚焦操作系统在AI与容器化时代的重构方向，并以最新的红帽企业Linux 10（RHEL 10）为例，提供可借鉴的工程化实践。
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