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平台能力

从运行底座到发布观测，能力模块支持渐进式接入，不必一次性替换现有应用。

容器平台

提供企业级 Kubernetes 集群，支持多租户、RBAC 与镜像安全扫描，快速运行容器化应用。

微服务治理

集成注册发现、限流熔断与灰度发布，降低服务间耦合，保障大规模集群稳定运行。

CI/CD 流水线

代码提交即触发构建、测试与部署，支持多环境晋升与回滚策略。

可观测性

统一采集指标、链路与日志，定位性能瓶颈与故障根因。

弹性伸缩

基于 CPU、QPS 或自定义指标自动扩缩 Pod，应对流量波峰波谷。

云原生中间件

托管消息队列、缓存与数据库 Operator，减少自建运维负担。

技术栈

平台由集群、制品、治理与观测四类组件构成，以下为各组件技术定位。

容器集群

多可用区 Master/Worker，支持 GPU 节点与 Windows 节点池。

镜像与制品

Harbor/OSS 存储镜像与 Helm Chart，集成漏洞扫描。

服务治理

注册发现、配置中心、限流熔断与灰度发布。

可观测性

Metrics/Logging/Tracing 统一采集，联动告警与自愈。

改造路径

改造路径按组织成熟度划分，描述业务动因与预期成效，不涉及组件清单。

单体系统耦合严重，发布牵一发而动全身，故障影响面过大。

典型客户

用户量过百万、研发团队超过 50 人的互联网与 SaaS 企业。

业务痛点

单次发布窗口长，局部模块故障导致整站不可用。

预期成效

服务独立发布，故障域隔离，版本回滚粒度缩小到单个服务。

业务方要求缩短需求上线周期，人工部署差错率高。

典型客户

产品迭代频繁、需日级甚至周级多次发布的数字化团队。

业务痛点

环境不一致导致「测试通过、生产失败」，回滚依赖人工操作。

预期成效

提交到生产全自动化，异常版本分钟级回退，发布记录可追溯。

模型上线后流量波动大，GPU 资源昂贵且难以预估容量。

典型客户

提供智能客服、推荐、图像识别等在线推理能力的 AI 产品团队。

业务痛点

闲时 GPU 空转、高峰排队超时，模型版本切换缺乏灰度手段。

预期成效

按请求量自动扩缩 GPU 池，多版本并行验证后再全量切换。