导语：
Kubernetes 1.35.1 发布后，后端平台的主战场依然是稳定性与成本平衡。尤其在 AI 场景下，请求结构明显两极化：短请求高并发，长任务高占用。若平台仍按统一扩容策略处理，结果通常是核心请求被拖慢、成本曲线失控。后端团队需要把“任务类型”作为第一维度来设计调度和弹性策略。
1. 常见架构短板
- 同一集群同一策略处理所有任务。
- 扩容只看 CPU，不看队列长度和任务时长。
- 重试与降级策略无一致规范。
2. 推荐治理框架
- 请求分层：实时、准实时、离线三类队列。
- 资源分池：不同队列绑定不同节点池和配额。
- 策略联动：SLO、熔断、降级、预算阈值统一编排。
3. 参考价值的具体操作流程
- 任务画像：统计不同任务的时延分布、资源占用和失败模式。
- 队列拆分：按业务优先级与任务类型拆分独立队列。
- 弹性改造：HPA/VPA 指标扩展到队列深度和任务耗时。
- 稳定保护：限流、熔断、退避重试、死信队列全量配置。
- 成本联动：预算触顶时自动降级到低成本策略。
- 观测打通：trace 关联网关、队列、worker、模型调用。
- 演练闭环：每月混沌演练验证拥塞、超时、节点故障恢复。
4. 指标建议
- 稳定：任务成功率、死信率、超时率。
- 性能：P95/P99、队列等待中位时长。
- 成本：单位任务成本、峰值成本、预算偏差。
- 恢复：故障检测时长、自动恢复时长、回滚成功率。
5. 关键实践建议
- 任何自动重试必须有上限和退避。
- 核心链路必须具备“降级可解释”策略。
- SLO 违约要能定位到任务类型和模型版本。
6. 结语
后端平台的竞争力来自调度纪律，不来自盲目扩容。把队列治理、弹性策略和预算控制打成一体，平台才能长期承载 AI 时代的复杂负载。
7. 后端应急指挥机制
建议建立统一应急指挥台，把队列深度、节点健康、错误码、预算消耗、降级状态集中展示。发生故障时按“先止损、再定位、后优化”执行：先触发限流与降级保护核心业务，再定位瓶颈组件，最后形成可自动化的修复动作。对于因重试风暴导致的故障，必须在复盘中新增硬性规则，例如全局退避策略、幂等校验和死信处理标准。应急体系的目标不是避免所有故障，而是把故障控制在可承受范围内。
8. 预算治理与技术治理联动
预算控制不应只由财务侧驱动，技术侧必须把预算阈值做成系统行为。建议定义三档动作：接近阈值时限制低优先任务，达到阈值时自动降档，超阈值时触发人工审批。这样预算治理才不会变成事后报表，而是实时控制。
补充一条硬约束：所有降级动作都必须在预发环境完成演练并保留演练记录，未演练不得进入生产发布。通过制度化演练，可以显著降低故障时“策略存在但不可用”的情况。
额外建议：把“任务级 SLO”写进产品协议，明确不同任务类型可接受时延与失败上限。这样技术和业务对“稳定”的定义才一致，出现异常时也能快速做优先级取舍，避免所有任务都争抢同一资源导致整体失稳。
最后建议：故障期间所有临时策略都应记录到变更系统，并在恢复后 24 小时内完成回收校验。
补充说明：值班手册应每月更新一次。
并纳入季度考核。
建议同步到值班系统。
持续跟踪。
