企业部署方案
DeepSeek 提供多种灵活的部署方案，满足不同企业的安全、合规和性能需求。
部署架构概览
🏗️ 部署模式对比
| 部署模式 | 数据安全 | 定制化 | 部署复杂度 | 维护成本 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| 云端部署 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐ | ⭐ | 快速上线、成本敏感 |
| 私有云部署 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | 数据敏感、中等规模 |
| 本地部署 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | 高安全要求、大规模 |
| 混合部署 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | 灵活性要求高 |
云端部署
☁️ SaaS 服务模式
特点
- 即开即用，快速上线
- 无需基础设施投入
- 自动更新和维护
- 按需付费，成本可控
架构图
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 客户端应用 │────│ API 网关 │────│ DeepSeek 云 │
│ │ │ │ │ │
│ • Web 应用 │ │ • 身份认证 │ │ • 模型服务 │
│ • 移动应用 │ │ • 流量控制 │ │ • 数据处理 │
│ • 桌面应用 │ │ • 监控日志 │ │ • 安全防护 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘集成示例
python
from deepseek import DeepSeek
class CloudDeployment:
def __init__(self):
self.client = DeepSeek(
api_key="your-api-key",
endpoint="https://api.deepseek.com",
region="cn-beijing" # 选择就近区域
)
def setup_enterprise_config(self):
"""企业级配置"""
config = {
# 安全配置
"security": {
"encryption": "AES-256",
"tls_version": "1.3",
"ip_whitelist": ["192.168.1.0/24"],
"rate_limiting": {
"requests_per_minute": 1000,
"tokens_per_minute": 100000
}
},
# 合规配置
"compliance": {
"data_residency": "china",
"audit_logging": True,
"gdpr_compliance": True,
"retention_policy": "90_days"
},
# 性能配置
"performance": {
"timeout": 30,
"retry_attempts": 3,
"connection_pool_size": 100,
"cache_enabled": True
}
}
return self.client.configure(config)
def health_check(self):
"""健康检查"""
try:
response = self.client.health()
return {
"status": "healthy",
"latency": response.latency,
"region": response.region,
"version": response.version
}
except Exception as e:
return {
"status": "unhealthy",
"error": str(e)
}优势
- ✅ 快速部署（1-3天）
- ✅ 低初始成本
- ✅ 自动扩缩容
- ✅ 全球多区域支持
- ✅ 99.9% 可用性保证
适用场景
- 初创企业和中小企业
- 快速原型验证
- 非敏感数据处理
- 成本敏感型项目
私有云部署
🏢 VPC 专属实例
特点
- 独立的计算资源
- 网络隔离和安全
- 可定制化配置
- 专属技术支持
架构设计
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 企业 VPC │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 负载均衡器 │ │ API 网关 │ │ 监控中心 │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 模型服务集群 │ │ 数据存储 │ │ 日志系统 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 推理节点 x3 │ │ • Redis 缓存 │ │ • ELK Stack │ │
│ │ • GPU 加速 │ │ • 数据库 │ │ • 审计日志 │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘部署配置
yaml
# deepseek-vpc-config.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: deepseek-vpc-config
data:
deployment.yaml: |
# VPC 配置
vpc:
region: "cn-beijing"
cidr: "10.0.0.0/16"
availability_zones:
- "cn-beijing-a"
- "cn-beijing-b"
- "cn-beijing-c"
# 计算资源
compute:
instance_type: "ecs.gn6v-c10g1.20xlarge" # GPU 实例
min_instances: 2
max_instances: 10
auto_scaling: true
# 存储配置
storage:
type: "SSD"
size: "1TB"
backup_enabled: true
encryption: "AES-256"
# 网络配置
network:
load_balancer:
type: "application"
ssl_certificate: "your-cert-arn"
security_groups:
- name: "deepseek-api"
rules:
- protocol: "HTTPS"
port: 443
source: "0.0.0.0/0"
- protocol: "HTTP"
port: 80
source: "10.0.0.0/16"
# 监控配置
monitoring:
metrics_enabled: true
logging_enabled: true
alerting:
email: "admin@company.com"
webhook: "https://company.com/alerts"部署脚本
bash
#!/bin/bash
# deploy-vpc.sh
echo "开始部署 DeepSeek VPC 实例..."
# 1. 创建 VPC 网络
echo "创建 VPC 网络..."
terraform init
terraform plan -var-file="vpc.tfvars"
terraform apply -auto-approve
# 2. 部署应用服务
echo "部署应用服务..."
kubectl apply -f deepseek-vpc-config.yaml
kubectl apply -f deepseek-deployment.yaml
# 3. 配置负载均衡
echo "配置负载均衡..."
kubectl apply -f load-balancer.yaml
# 4. 设置监控
echo "设置监控..."
helm install prometheus prometheus-community/prometheus
helm install grafana grafana/grafana
# 5. 验证部署
echo "验证部署..."
kubectl get pods -n deepseek
kubectl get services -n deepseek
echo "部署完成！"
echo "API 端点: https://api.your-domain.com"
echo "监控面板: https://monitoring.your-domain.com"优势
- ✅ 数据隔离和安全
- ✅ 可定制化配置
- ✅ 专属资源保证
- ✅ 合规性支持
- ✅ 专业技术支持
适用场景
- 中大型企业
- 数据敏感行业
- 合规要求严格
- 性能要求较高
本地部署
🏠 私有化部署
特点
- 完全本地化控制
- 最高安全等级
- 完全定制化
- 无外网依赖
硬件要求
最小配置
服务器配置：
- CPU: 64 核心 Intel Xeon 或 AMD EPYC
- 内存: 512GB DDR4
- GPU: 8x NVIDIA A100 80GB
- 存储: 10TB NVMe SSD
- 网络: 25Gbps 网卡
网络要求：
- 内网带宽: ≥10Gbps
- 延迟: <1ms
- 可用性: 99.99%推荐配置
服务器集群：
- 计算节点: 4台 GPU 服务器
- 存储节点: 2台 存储服务器
- 管理节点: 2台 管理服务器
单台计算节点：
- CPU: 128 核心
- 内存: 1TB
- GPU: 8x NVIDIA H100
- 存储: 20TB NVMe SSD部署架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 企业内网环境 │
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 管理节点 │ │ 负载均衡 │ │ 监控节点 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 集群管理 │ │ • Nginx/HAProxy │ │ • Prometheus │ │
│ │ • 配置管理 │ │ • SSL 终端 │ │ • Grafana │ │
│ │ • 用户管理 │ │ • 健康检查 │ │ • AlertManager │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 计算节点 1 │ │ 计算节点 2 │ │ 计算节点 3 │ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ │ • 模型推理 │ │ • 模型推理 │ │ • 模型推理 │ │
│ │ • GPU 加速 │ │ • GPU 加速 │ │ • GPU 加速 │ │
│ │ • 缓存服务 │ │ • 缓存服务 │ │ • 缓存服务 │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 存储节点 1 │ │ 存储节点 2 │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ • 模型存储 │ │ • 数据存储 │ │
│ │ • 日志存储 │ │ • 备份存储 │ │
│ │ • 缓存存储 │ │ • 归档存储 │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘安装部署
1. 环境准备
bash
#!/bin/bash
# prepare-environment.sh
# 系统要求检查
echo "检查系统要求..."
check_system_requirements() {
# 检查 CPU
cpu_cores=$(nproc)
if [ $cpu_cores -lt 32 ]; then
echo "警告: CPU 核心数不足，建议至少 32 核心"
fi
# 检查内存
memory_gb=$(free -g | awk '/^Mem:/{print $2}')
if [ $memory_gb -lt 256 ]; then
echo "警告: 内存不足，建议至少 256GB"
fi
# 检查 GPU
gpu_count=$(nvidia-smi -L | wc -l)
if [ $gpu_count -lt 4 ]; then
echo "警告: GPU 数量不足，建议至少 4 块"
fi
# 检查存储
disk_space=$(df -BG / | awk 'NR==2{print $4}' | sed 's/G//')
if [ $disk_space -lt 1000 ]; then
echo "警告: 存储空间不足，建议至少 1TB"
fi
}
# 安装依赖
install_dependencies() {
echo "安装系统依赖..."
# 更新系统
yum update -y
# 安装 Docker
yum install -y docker
systemctl enable docker
systemctl start docker
# 安装 Kubernetes
cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[kubernetes]
name=Kubernetes
baseurl=https://packages.cloud.google.com/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
repo_gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.cloud.google.com/yum/doc/yum-key.gpg https://packages.cloud.google.com/yum/doc/rpm-package-key.gpg
EOF
yum install -y kubelet kubeadm kubectl
systemctl enable kubelet
# 安装 NVIDIA 驱动
yum install -y nvidia-driver nvidia-docker2
systemctl restart docker
}
# 配置网络
configure_network() {
echo "配置网络..."
# 禁用防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
# 配置 SELinux
setenforce 0
sed -i 's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/' /etc/selinux/config
# 配置内核参数
cat <<EOF > /etc/sysctl.d/k8s.conf
net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables = 1
net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1
net.ipv4.ip_forward = 1
EOF
sysctl --system
}
# 执行准备工作
check_system_requirements
install_dependencies
configure_network
echo "环境准备完成！"2. 集群部署
bash
#!/bin/bash
# deploy-cluster.sh
# 初始化 Kubernetes 集群
init_cluster() {
echo "初始化 Kubernetes 集群..."
kubeadm init \
--pod-network-cidr=10.244.0.0/16 \
--service-cidr=10.96.0.0/12 \
--apiserver-advertise-address=$(hostname -I | awk '{print $1}')
# 配置 kubectl
mkdir -p $HOME/.kube
cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
# 安装网络插件
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml
}
# 部署 DeepSeek 服务
deploy_deepseek() {
echo "部署 DeepSeek 服务..."
# 创建命名空间
kubectl create namespace deepseek
# 部署配置
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: deepseek-api
namespace: deepseek
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: deepseek-api
template:
metadata:
labels:
app: deepseek-api
spec:
containers:
- name: deepseek-api
image: deepseek/api:latest
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests:
nvidia.com/gpu: 2
memory: "32Gi"
cpu: "8"
limits:
nvidia.com/gpu: 2
memory: "64Gi"
cpu: "16"
env:
- name: MODEL_PATH
value: "/models/deepseek"
- name: CACHE_SIZE
value: "10GB"
volumeMounts:
- name: model-storage
mountPath: /models
- name: cache-storage
mountPath: /cache
volumes:
- name: model-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: model-pvc
- name: cache-storage
persistentVolumeClaim:
claimName: cache-pvc
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: deepseek-api-service
namespace: deepseek
spec:
selector:
app: deepseek-api
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 8080
type: LoadBalancer
EOF
}
# 配置存储
setup_storage() {
echo "配置存储..."
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
name: model-pv
spec:
capacity:
storage: 1Ti
accessModes:
- ReadWriteMany
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
storageClassName: fast-ssd
hostPath:
path: /data/models
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
name: model-pvc
namespace: deepseek
spec:
accessModes:
- ReadWriteMany
resources:
requests:
storage: 1Ti
storageClassName: fast-ssd
EOF
}
# 执行部署
init_cluster
setup_storage
deploy_deepseek
echo "集群部署完成！"3. 监控配置
bash
#!/bin/bash
# setup-monitoring.sh
# 部署 Prometheus
deploy_prometheus() {
echo "部署 Prometheus..."
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack \
--namespace monitoring \
--create-namespace \
--set prometheus.prometheusSpec.storageSpec.volumeClaimTemplate.spec.resources.requests.storage=100Gi \
--set grafana.persistence.enabled=true \
--set grafana.persistence.size=20Gi
}
# 配置 DeepSeek 监控
configure_deepseek_monitoring() {
echo "配置 DeepSeek 监控..."
kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: deepseek-monitor
namespace: monitoring
spec:
selector:
matchLabels:
app: deepseek-api
endpoints:
- port: metrics
interval: 30s
path: /metrics
---
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
name: deepseek-alerts
namespace: monitoring
spec:
groups:
- name: deepseek
rules:
- alert: DeepSeekHighLatency
expr: deepseek_request_duration_seconds > 5
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "DeepSeek API 响应时间过长"
description: "API 响应时间超过 5 秒"
- alert: DeepSeekHighErrorRate
expr: rate(deepseek_errors_total[5m]) > 0.1
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "DeepSeek API 错误率过高"
description: "API 错误率超过 10%"
EOF
}
# 执行监控配置
deploy_prometheus
configure_deepseek_monitoring
echo "监控配置完成！"
echo "Grafana 访问地址: http://localhost:3000"
echo "默认用户名: admin"
echo "默认密码: prom-operator"优势
- ✅ 最高安全等级
- ✅ 完全自主控制
- ✅ 无外网依赖
- ✅ 完全定制化
- ✅ 数据不出企业
适用场景
- 大型企业集团
- 政府和军工
- 金融核心系统
- 高度敏感数据
混合部署
🔄 混合云架构
特点
- 灵活的资源配置
- 成本效益平衡
- 渐进式迁移
- 业务连续性保障
架构设计
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 混合云架构 │
│ │
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ 本地环境 │ │ 云端环境 │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ • 核心业务 │◄──────────────────►│ • 弹性扩展 │ │
│ │ • 敏感数据 │ 专线/VPN 连接 │ • 开发测试 │ │
│ │ • 实时处理 │ │ • 备份恢复 │ │
│ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ │ │ │
│ │ ┌─────────────────┐ │ │
│ └──────────────►│ 统一管理 │◄─────┘ │
│ │ │ │
│ │ • 统一监控 │ │
│ │ • 统一安全 │ │
│ │ • 统一运维 │ │
│ └─────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘部署策略
数据分层策略
python
class HybridDataStrategy:
def __init__(self):
self.local_storage = LocalStorage()
self.cloud_storage = CloudStorage()
def classify_data(self, data):
"""数据分类"""
if data.sensitivity == "high":
return "local"
elif data.access_frequency == "high":
return "local"
elif data.size > "1GB":
return "cloud"
else:
return "cloud"
def route_request(self, request):
"""请求路由"""
data_location = self.classify_data(request.data)
if data_location == "local":
return self.local_storage.process(request)
else:
return self.cloud_storage.process(request)负载均衡策略
python
class HybridLoadBalancer:
def __init__(self):
self.local_capacity = 1000 # 本地处理能力
self.cloud_capacity = 5000 # 云端处理能力
self.current_load = 0
def route_request(self, request):
"""智能路由"""
# 优先级规则
if request.data_sensitivity == "high":
return self.route_to_local(request)
# 负载均衡
if self.current_load < self.local_capacity:
return self.route_to_local(request)
else:
return self.route_to_cloud(request)
def route_to_local(self, request):
"""路由到本地"""
self.current_load += 1
return self.local_processor.process(request)
def route_to_cloud(self, request):
"""路由到云端"""
return self.cloud_processor.process(request)优势
- ✅ 灵活的资源配置
- ✅ 成本效益最优
- ✅ 风险分散
- ✅ 平滑迁移
- ✅ 业务连续性
适用场景
- 业务复杂多样
- 成本敏感
- 渐进式数字化转型
- 多地办公
安全和合规
🔒 安全架构
多层安全防护
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 安全防护体系 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 应用层安全 │ │
│ │ • 身份认证 • 权限控制 • 数据脱敏 • 审计日志 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 网络层安全 │ │
│ │ • 防火墙 • VPN • SSL/TLS • DDoS 防护 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 系统层安全 │ │
│ │ • 操作系统加固 • 容器安全 • 密钥管理 • 漏洞扫描 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 数据层安全 │ │
│ │ • 数据加密 • 备份恢复 • 数据销毁 • 隐私保护 │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘安全配置示例
python
class SecurityConfig:
def __init__(self):
self.encryption_config = {
"algorithm": "AES-256-GCM",
"key_rotation": "monthly",
"key_management": "HSM"
}
self.authentication_config = {
"method": "OAuth2 + SAML",
"mfa_required": True,
"session_timeout": 3600,
"password_policy": {
"min_length": 12,
"complexity": "high",
"rotation": "quarterly"
}
}
self.audit_config = {
"log_level": "detailed",
"retention": "7_years",
"real_time_monitoring": True,
"anomaly_detection": True
}
def apply_security_policies(self):
"""应用安全策略"""
# 配置加密
self.setup_encryption()
# 配置认证
self.setup_authentication()
# 配置审计
self.setup_audit_logging()
# 配置网络安全
self.setup_network_security()📋 合规认证
支持的合规标准
| 合规标准 | 适用行业 | 认证状态 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ISO 27001 | 通用 | ✅ 已认证 | 信息安全管理体系 |
| SOC 2 Type II | 通用 | ✅ 已认证 | 服务组织控制 |
| GDPR | 欧盟 | ✅ 合规 | 通用数据保护条例 |
| CCPA | 美国加州 | ✅ 合规 | 加州消费者隐私法 |
| HIPAA | 医疗 | ✅ 合规 | 健康保险便携性法案 |
| PCI DSS | 金融 | ✅ 认证 | 支付卡行业数据安全标准 |
| 等保三级 | 中国 | ✅ 认证 | 网络安全等级保护 |
合规配置
yaml
# compliance-config.yaml
compliance:
gdpr:
enabled: true
data_residency: "eu-west-1"
right_to_be_forgotten: true
data_portability: true
consent_management: true
hipaa:
enabled: true
encryption_at_rest: true
encryption_in_transit: true
access_logging: true
audit_trail: true
pci_dss:
enabled: true
network_segmentation: true
access_control: true
vulnerability_management: true
monitoring: true
china_cybersecurity:
enabled: true
data_localization: true
security_assessment: true
incident_reporting: true运维管理
📊 监控体系
全方位监控
python
class MonitoringSystem:
def __init__(self):
self.metrics_collector = MetricsCollector()
self.log_analyzer = LogAnalyzer()
self.alert_manager = AlertManager()
def collect_system_metrics(self):
"""系统指标收集"""
return {
"cpu_usage": self.get_cpu_usage(),
"memory_usage": self.get_memory_usage(),
"disk_usage": self.get_disk_usage(),
"network_io": self.get_network_io(),
"gpu_usage": self.get_gpu_usage()
}
def collect_application_metrics(self):
"""应用指标收集"""
return {
"request_rate": self.get_request_rate(),
"response_time": self.get_response_time(),
"error_rate": self.get_error_rate(),
"throughput": self.get_throughput(),
"queue_length": self.get_queue_length()
}
def collect_business_metrics(self):
"""业务指标收集"""
return {
"api_calls": self.get_api_calls(),
"token_usage": self.get_token_usage(),
"user_sessions": self.get_user_sessions(),
"cost_metrics": self.get_cost_metrics()
}告警配置
yaml
# alerting-rules.yaml
groups:
- name: system_alerts
rules:
- alert: HighCPUUsage
expr: cpu_usage > 80
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "CPU 使用率过高"
- alert: HighMemoryUsage
expr: memory_usage > 90
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "内存使用率过高"
- name: application_alerts
rules:
- alert: HighErrorRate
expr: error_rate > 5
for: 2m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "错误率过高"
- alert: SlowResponse
expr: response_time > 5000
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "响应时间过长"🔄 自动化运维
自动扩缩容
python
class AutoScaler:
def __init__(self):
self.min_replicas = 2
self.max_replicas = 20
self.target_cpu_utilization = 70
self.target_memory_utilization = 80
def scale_decision(self, metrics):
"""扩缩容决策"""
cpu_usage = metrics["cpu_usage"]
memory_usage = metrics["memory_usage"]
current_replicas = metrics["current_replicas"]
# 扩容条件
if (cpu_usage > self.target_cpu_utilization or
memory_usage > self.target_memory_utilization):
if current_replicas < self.max_replicas:
return "scale_up"
# 缩容条件
elif (cpu_usage < self.target_cpu_utilization * 0.5 and
memory_usage < self.target_memory_utilization * 0.5):
if current_replicas > self.min_replicas:
return "scale_down"
return "no_action"
def execute_scaling(self, action):
"""执行扩缩容"""
if action == "scale_up":
self.scale_up()
elif action == "scale_down":
self.scale_down()自动故障恢复
python
class AutoRecovery:
def __init__(self):
self.health_checker = HealthChecker()
self.recovery_actions = RecoveryActions()
def monitor_health(self):
"""健康监控"""
while True:
health_status = self.health_checker.check_all()
for service, status in health_status.items():
if not status["healthy"]:
self.handle_unhealthy_service(service, status)
time.sleep(30) # 每30秒检查一次
def handle_unhealthy_service(self, service, status):
"""处理不健康服务"""
error_type = status["error_type"]
if error_type == "connection_timeout":
self.recovery_actions.restart_service(service)
elif error_type == "memory_leak":
self.recovery_actions.restart_with_cleanup(service)
elif error_type == "disk_full":
self.recovery_actions.cleanup_logs(service)
else:
self.recovery_actions.escalate_to_human(service, status)技术支持
🎯 支持服务等级
支持计划对比
| 支持等级 | 响应时间 | 支持渠道 | 技术专家 | 价格 |
|---|---|---|---|---|
| 基础支持 | 24小时 | 邮件、工单 | 一线工程师 | 免费 |
| 标准支持 | 8小时 | 邮件、电话 | 二线专家 | 标准 |
| 高级支持 | 4小时 | 全渠道 | 高级专家 | 高级 |
| 企业支持 | 1小时 | 专属通道 | 首席专家 | 企业 |
支持服务内容
技术咨询
- 架构设计咨询
- 性能优化建议
- 最佳实践指导
- 问题诊断分析
实施支持
- 部署方案设计
- 现场实施指导
- 集成开发支持
- 测试验证协助
运维支持
- 7x24 监控服务
- 故障快速响应
- 性能调优服务
- 安全加固服务
培训服务
- 技术培训课程
- 最佳实践分享
- 认证考试
- 定制化培训
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