AI 应用生产上云
从 localhost 到生产,差的不只是一台服务器
AI 辅助开发让原型更快出现,但本地能运行不代表可以安全承载真实用户。生产上云需要补齐身份、密钥、数据、部署、监控、备份、限流和成本边界。
先用生产上线准备度工作台按项目形态生成检查项,再进入对应专题补齐证据。工作台不会自动判断“生产就绪”或“合规通过”。
| 应用 | 推荐起点 |
|---|---|
纯静态前端 | 对象存储静态网站 + CDN + 域名与 HTTPS |
小型全栈应用 | 轻量服务器或托管容器 + 托管数据库 |
API/后台任务 | 容器服务或 Serverless + 队列 + 可观测性 |
有文件上传 | 对象存储,不依赖容器或服务器本地磁盘 |
RAG/知识库 | 托管数据库或向量库 + 对象存储 + 数据备份 |
GPU 推理 | 按负载选择 GPU 实例或托管推理,设置预算和伸缩上限 |
- 模型 API 密钥只保存在服务端密钥系统
- 为用户、IP、模型和租户设置速率及预算限制
- 记录模型、提示词、知识版本和请求追踪信息
- 对超时、限流、内容安全和模型不可用设计降级
- 明确用户数据是否会发送给第三方模型以及存储地域
- 防止提示词注入导致越权读取工具、文件和内部接口
- 第一次上线:Vibe Coding 从本地到生产云
- 上线门禁:生产上线准备度工作台
- 部署选型:中国云最小生产部署蓝图
- 运行制品:容器与运行环境
- 数据边界:数据库、对象存储与后台任务
- 中国云入口:域名、HTTPS 与中国大陆接入
- AI 风险:密钥与 AI 服务安全
- 生产运营:日志、监控与成本边界
- 故障准备:备份、恢复与版本回滚
- 发布流程:生产发布与回滚流水线
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