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OpenStack API · Terraform · K8s · Git 部署 · CI/CD · 日志/指标/APM · 按需付费 · 60 秒内虚拟机启动 · 可直接与高级开发人员沟通。

API 驱动 Terraform 准备就绪<60 秒 虚拟机启动K8s 托管 1.29
OpenStack API · IaC Terraform · Ansible · OpenStack CLI
托管 Kubernetes 1.29 自动扩缩容 · 负载均衡器 · Ingress · Helm
Git 部署 · CI/CD 推送即部署 · 预览分支
<60秒 · 快速启动 虚拟机、数据库、K8s 集群即开即用
日志 · 指标 · APM Loki · Prometheus · OTel
按需付费 · ฿ 按秒计费 · 免费 tier

01 / 生产环境,带上下文

每次部署,可追溯。
每起事件,上下文完整。

让我们聊聊架构、拉取请求和遥测。构建一个团队能够理解、检查和操作的平台。

IaC / GitOps / Kubernetes / OpenTelemetry

平台 / 生产环境参考文档
⑂ 主分支期望状态 → 同步
$ git diff --stat
基础设施/工作负载/策略/
Git 仓库已审核 · 版本控制
⑈ 工作负载集群同步
API
工作节点
网关
提交 → 发布 → 监控数据

架构讨论的示例工作流

01 / 工程输出

可审查的基础设施

架构、IaC 和可审查的变更历史

02 / 工程输出

可操作的监控数据

将系统行为与服务、发布和所有者关联起来

03 / 工程输出

可操作的交接

运行手册、访问矩阵和可操作的恢复计划

02 / 基础设施即代码

可像代码一样阅读的基础设施

从资源模型和依赖关系图开始,然后选择工具:Terraform、OpenStack API 或 Kubernetes 清单。

平台仓库 / 示例
# Reference plan · review before apply
  + module.network
      private_subnet
      security_group

  + module.compute
      api_pool
      worker_pool

  ~ module.observability
      retention_policy

# Review gates
# [ ] state isolation & backend locking
# [ ] provider / resource compatibility
# [ ] quota, cost & destructive changes
01

状态是安全边界

隔离环境和远程状态访问。选择具备锁机制和恢复能力的后端存储,并将凭证从仓库中移除。

02

规划 → 审查 → 应用

在应用前审查破坏性变更、配额和成本。定义审批门禁和拉取请求工作流以管理漂移。

03

便携式设计

将模块与环境配置分离。检查实际提供商和资源兼容性,以估算迁移工作量。

探索云 IaaS 及服务范围

03 / 交付与编排

通过流水线交付。
通过策略控制生产环境。

设计 CI 以生成可追溯的制品,CD 用于对期望状态进行受控变更。工具链应与现有团队匹配。

delivery.yaml参考流水线
  1. 01提交PR · 审查 · 测试
  2. 02构建镜像 · 扫描 · SBOM
  3. 03发布镜像仓库 · 镜像摘要
  4. 04调谐GitOps · 审批策略
  5. 05验证健康 · SLO · 发布
immutable artifact → declarative state → observable release

Kubernetes,超越‘运行中’状态

将请求、限制、就绪探针和启动探针与应用程序行为相匹配。选择合适的 HPA 指标,与工作节点扩展策略分开考虑。

PDB 限制自愿驱逐,但不影响部署的滚动更新。需单独定义发布策略。

探索托管 Kubernetes

回滚 ≠ 数据库回滚

Git 回滚→期望状态→同步

根据架构选择滚动发布、金丝雀发布或蓝绿发布。基于健康状况和遥测数据定义发布停止条件。Git 回滚不会撤销数据库变更。

使用向后兼容的迁移或扩展-收缩策略,在变更数据库结构前制定备份与恢复计划。

工具链、交付策略和高可用拓扑结构取决于项目范围和服务能力

04 / 可观测性

从症状
到依赖关系。

超越高 CPU 使用率。通过关联指标、日志和分布式追踪,定位缓慢请求、其对用户的影响以及涉及的版本发布。

OpenTelemetry
监控 · 关联 · 导出
服务 / checkout-api示例遥测数据
请求数率1.2k请求数/秒
P95 延迟184ms
错误率0.08%
决策信号SLO消耗速率

错误预算 → 告警 → 运行手册

追踪瀑布图0 → 184 毫秒
POST /checkout starts at approximately 0 milliseconds, duration 184 milliseconds
auth.verify starts at approximately 7 milliseconds, duration 33 milliseconds
inventory.reserve starts at approximately 42 milliseconds, duration 85 milliseconds
db.query starts at approximately 63 milliseconds, duration 53 milliseconds
queue.publish starts at approximately 138 milliseconds, duration 35 milliseconds
日志关联trace_id = 7f3a…2c91
service = checkout-api
release = commit:8b7c21a
span = inventory.reserve

单一上下文
连接的信号

屏幕显示的数值仅为示例,不代表基准值或实时系统状态

01

带有上下文的信号

在服务间传播追踪上下文,并在日志中包含追踪ID。规划采样策略和敏感数据处理方式。

02

基于SLO的告警机制

选择面向用户的SLO指标和多窗口错误预算消耗告警。指定负责人并制定运行手册。

03

遥测有预算限制

在数据摄入前就约定保留策略、指标基数和追踪采样率,以管理数据量、成本和调查窗口。

05 / 安全作为工程实践

从构建阶段设置防护规则
到运行时。

将安全融入交付流程,明确访问边界、工具链和事件响应机制。

01
身份

最小权限,明确所有权

基于角色的访问控制(RBAC)、受限服务账户和密钥轮转。通过审计日志实现人与自动化访问的分离。

02
供应链

你部署的内容值得信赖

规划工具链中的镜像扫描、软件成分分析(SBOM)、来源追溯及准入策略,包括例外情况和审批人。

03
运行时

缩小影响范围

设计分段与网络策略,并使用支持策略强制执行的CNI。根据风险情况增加WAF、EASM、渗透测试和SOC防护。

Ruk-Com Agent 覆盖技术与网络安全,范围以双方确认为准

06 / 工作负载蓝图

根据工作负载选择架构。
并非按虚拟机数量计算。

将这些作为设计评审的起点,然后根据流量模式、数据生命周期和故障模式进行调整。

蓝图 / 01
IngressAPI副本数据层

SaaS与API平台

划分独立租户边界、无状态层和数据库连接池。按服务层级分别规划容量和恢复策略。

托管 Kubernetes
蓝图 / 02
队列工作节点对象存储

异步与数据流水线

设计幂等性、重试/退避、死信队列和反压机制。在支持的场景下,根据队列深度扩展工作节点。

托管数据库
蓝图 / 03
网关B300运行时模型仓库

AI推理与GPU

数据中心和B300服务器支持AI工作负载。需根据实际模型规划模型服务、批处理、并发性及GPU内存使用。

GPU 基础设施

蓝图是设计参考,而非固定包。软件、许可、高可用性及定价在方案中明确说明

07 / 你的团队 + RUK-COM Agent

引入生产环境的实战经验
融入你的团队。

明确各层级的所有权归属、事件处理责任方以及确认恢复的证据标准。

概念性工程工作区示意图
您的团队

应用与领域

业务逻辑、发布决策、应用配置以及团队最了解的数据语义。

RUK-COM代理

平台与运维

通过约定的服务和渠道,实现基础设施、系统运维和网络安全的协调工作。

共同承担

变更与事件响应

RACI、变更窗口、升级流程、事件恢复演练及事后复盘,由行动负责人负责。

SLA 99.9%合同中定义的服务、测量标准和条件

在启动前:确认拓扑结构、支持范围、RTO/RPO、遥测数据保留周期、定价和所需许可证。

08 / 部署前

值得提出的问题
生产环境之前。

将设计评审转化为可执行计划所需的关键细节。

能否保留现有的工具链?

从您现有的Git、CI、镜像仓库和可观测性工具开始。我们将审查集成情况和所需权限,并在方案中明确共享所有权。您无需一次性替换所有工具。

托管Kubernetes包含哪些内容?

在启动前,我们将明确控制平面、工作节点、升级、备份和事件响应的职责。应用交付、密钥和数据恢复需要为所选架构指定明确的所有者。

GitOps回滚是否会回滚数据库?

不会自动进行。恢复所需状态需要检查与当前模式和数据的兼容性。迁移策略、备份和恢复必须与应用发布分开规划。

我们能处理多少日志和追踪数据?

我们针对您的工作负载,评估数据摄入量、保留周期、基数和采样率,包括存储成本和数据访问需求。不会默认假设无限制的保留或摄入。

在B300上部署AI工作负载需要做哪些准备?

分享模型、框架、预期的GPU内存、并发量、延迟目标和数据特征。我们将据此确定规模,并开展PoC,同时约定评估标准。

什么样的信息能构成一份有用的技术方案?

分享当前架构、流量和增长情况、SLOs、RTO/RPO以及安全或采购限制。我们将在工作开始前记录服务内容、职责划分、迁移方案和定价以供审查。

设计方法背后的技术参考

$ start architecture-review

带上您的架构方案。
我们来一起分析。

与技术及网络安全团队共同探讨正常流程和故障模式。

[email protected]
architecture-review.md

01 现有技术栈与拓扑结构

02 流量、SLO及增长

03 安全与数据边界

04 范围、时间线及预算