基础设施层

定位：
基础设施层是所有上层系统的物理与逻辑地基。
这一层决定了 系统能不能跑、能跑多快、出问题时能不能止血。

对 CTO 而言，这是**资本开销（CapEx）与运营开销（OpEx）**的核心来源。

---

一、基础设施层的核心目标

1️⃣ 稳定

• 单点失效不可接受
• 任意节点可随时下线

2️⃣ 弹性

• 流量突增自动扩容
• 闲时自动缩容降低成本

3️⃣ 标准化

• 机器可替换
• 环境可复制
• 自动化优先

---

二、基础设施层的整体分解

┌──────────────────────────────┐
│ 计算资源层 │ ← VM / Container / Bare Metal
├──────────────────────────────┤
│ 容器与编排层 │ ← Kubernetes / Nomad
├──────────────────────────────┤
│ 网络基础设施 │ ← VPC / LB / DNS
├──────────────────────────────┤
│ 存储基础设施 │ ← Block / Object / File
├──────────────────────────────┤
│ 云平台 / IDC │ ← AWS / 阿里云 / 自建机房
└──────────────────────────────┘

---

三、计算资源层（Compute）

1️⃣ 形态选择

形态	特点	使用场景
物理机	性能极致	核心 DB / 高频交易
虚拟机	隔离性好	通用服务
容器	启停快	微服务 / 弹性

2️⃣ CTO 关键判断

• 是否允许 Overcommit
• CPU / 内存比例
• 是否需要 NUMA 优化

---

四、容器与编排层（Kubernetes 核心）

1️⃣ 为什么一定是编排系统？

没有编排 = 人肉运维 = 不可规模化

K8s 解决的问题：

• 调度
• 重启
• 扩缩容
• 滚动升级
• 服务发现

---

2️⃣ 核心组件映射

Pod → 最小运行单元
Deployment → 无状态服务
StatefulSet → 有状态服务
DaemonSet → 每节点服务

3️⃣ CTO 必须关注

• 控制面高可用
• etcd 备份
• 版本升级节奏

---

五、网络基础设施层

1️⃣ 网络分层模型

Internet
↓
Global DNS
↓
公网 LB
↓
VPC
↓
内网 LB
↓
Pod / VM

---

2️⃣ 关键组件

负载均衡

• L4：TCP / UDP（性能）
• L7：HTTP / HTTPS（智能）

网络隔离

• VPC / Subnet
• Security Group / NACL
• NetworkPolicy（K8s）

---

3️⃣ CTO 网络红线

• 生产 / 测试 强隔离
• 核心数据不暴露公网
• 默认拒绝原则

---

六、存储基础设施

1️⃣ 三种存储模型

类型	特点	示例
块存储	低延迟	EBS
对象存储	无限扩展	S3
文件存储	共享	NFS

---

2️⃣ CTO 决策点

• IOPS vs 吞吐
• 成本曲线
• 数据冷热分层

---

七、云平台 vs 自建机房

1️⃣ 云平台优势

• 快速
• 弹性
• 全球化

2️⃣ 自建优势

• 成本可控（规模化后）
• 合规
• 性能极致

3️⃣ 大厂现实方案

混合云 / 多云

---

八、自动化与基础设施即代码（IaC）

1️⃣ 为什么必须 IaC？

点鼠标不是工程能力

2️⃣ 常见工具

• Terraform
• CloudFormation
• Ansible

3️⃣ 效果

• 可审计
• 可回滚
• 可复制

---

九、成本与容量管理（CTO 必修）

1️⃣ 成本拆解

• 计算
• 存储
• 流量
• 许可证

2️⃣ 常见浪费来源

• 过度预留
• 僵尸资源
• 未关测试环境