8年运维实战：从零搭建CV平台，日均处理10万图

　　去年端午那会儿，测试群还在响，外卖搁前台没人拿，我蹲在机房门口抽烟，白板上还留着上周写的“CV平台架构V3.0”——那字儿都快被擦成鬼画符了。设计组的小刘叼着冰棍凑过来：“听说你们这平台要扛日均十万图？”我弹了弹烟灰：“可别奶，上回说能扛五万，结果上线当天就跪了。”

　　这事儿得从三年前说起。当时公司要搞图像识别，后端说“用K8s+Docker随便搭”，设计说“要能实时调参”，老板拍板“三个月必须上线”。我原以为就是套个开源框架，结果光选型就拖了俩月——TensorFlow Serving太臃肿，TorchServe又不够稳定，最后咬着牙选了Triton，结果部署时发现GPU驱动版本不兼容，又把整个集群回滚了一遍。测试组的老张当时蹲在机房骂：“你们这帮人是不是跟NVIDIA有仇？”

　　真正要命的是数据管道。设计组说“要支持热更新”，后端说“得保证低延迟”，老板说“成本不能超预算”。我带着俩新人熬了半个月，用Kafka+Redis搭了套流式处理，结果上线第一天就爆内存——原来设计组偷偷把批处理改成了实时处理，数据量翻了十倍。那晚我蹲在服务器前改配置，测试群的消息提示音跟催命符似的，小刘还发了个“加油.jpg”的沙雕表情包。

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　　其实中间差点翻船。有回需求变更，老板说要支持“动态模型切换”，后端说“得改架构”，设计说“要加UI”。我带着团队熬了三个通宵，结果上线当天发现模型加载时卡死——原来设计组把模型文件从100MB涨到了1GB，而我们的加载策略还是按小文件写的。那晚我蹲在楼梯间抽烟，测试组的老张发消息：“要不咱们偷偷回滚？”我回了句“再撑撑”，结果发现是缓存策略没清，重启服务后居然好了。

　　现在这平台倒是稳了，日均十万图轻轻松松，可回想起来全是坑。比如当初为了省钱，用了二手服务器，结果半年坏了三块硬盘；比如为了赶工期，日志系统没做聚合，现在每天要处理几百GB的日志文件；比如为了兼容旧模型，保留了一堆废弃接口，现在维护起来比写新代码还麻烦。小刘有回问我：“这平台要是重来一次，你会怎么改？”我吐了个烟圈：“先把需求锁死，再把设计组和后端的嘴缝上——哦对了，还得多备几箱红牛。”

　　窗外天黑了，测试群还在响，外卖估计凉透了。我掐了烟往机房走，突然想起上周老板说的“要支持视频流处理”——得，这坑又得填到明年端午了。其实有时候我也在想，这八年运维到底图什么？可能是习惯了这种“今天崩溃，明天修复，后天优化”的循环吧。说白了，运维这活儿就跟打地鼠似的，你永远不知道下一个坑在哪儿，但总得有人蹲在坑边，等着把地鼠敲回去。

（编辑：站长网）

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