RESVRL 概述

RESVRL 是一个面向应用运行和云基础设施管理的平台。它提供从虚拟机、网络、存储和安全，到容器托管与 Kubernetes 集群的完整资源能力，并通过统一控制台和 AI 能力帮助用户完成资源创建、应用部署、运行监控和日常运维。

RESVRL 的核心方向是 AI 自治云。这并不意味着 RESVRL 只是一款 AI 产品，也不意味着传统的基础设施能力被 AI 取代。相反，虚拟机、容器、Kubernetes、网络、安全和支出等能力构成了平台的基础，AI 则连接这些能力，帮助用户更快理解环境、处理问题和完成重复性工作。

RESVRL 提供什么

基础设施

RESVRL 提供运行应用所需的基础设施资源，包括：

• 虚拟机及其计算、镜像、磁盘和快照能力；
• 虚拟网络、网络接口、私有网络和公网连接；
• 安全组、SSH 公钥和虚拟机安全态势；
• 资源状态、运行事件、负载和相关监控信息；
• 资源生命周期管理，包括创建、启动、停止、重启、升级和释放。

基础设施适合运行传统应用、数据库、后台服务和需要完整操作系统环境的工作负载。

容器托管

容器托管面向希望简化部署和运维的应用场景。用户可以使用容器模板或自定义镜像运行应用，并管理：

• 应用配置、环境变量和持久化存储；
• 副本、网络访问和运行状态；
• Pod、部署事件、日志和资源负载；
• 应用的启动、停止、重启、更新和删除。

容器托管适合个人网站、企业官网、API 服务、后台管理面板和数据库等相对独立的应用。

Kubernetes

Kubernetes 适合需要多服务协作、弹性伸缩和更细粒度编排的复杂应用。RESVRL 提供 Kubernetes 集群的创建和管理，并支持查看与操作：

• 集群、节点、命名空间和资源使用情况；
• Deployment、StatefulSet、DaemonSet、Pod 和 ReplicaSet；
• Job、CronJob 及其执行结果；
• Service、Gateway、HTTPRoute、TCPRoute 和 UDPRoute；
• ConfigMap、Secret、持久化存储和 StorageClass；
• 网络策略、Role、RoleBinding、ServiceAccount 和其他访问控制资源；
• YAML 配置的查看、分析和应用。

网络与安全

网络和安全能力贯穿虚拟机、容器和 Kubernetes 工作负载：

• 通过公共网络和 NAT 网络组织资源连接；
• 通过网络接口管理资源的网络接入和私有地址；
• 通过安全组控制入站和出站访问规则；
• 通过 SSH 公钥管理虚拟机登录方式；
• 查看安全告警、异常访问、自动封禁 IP 和公网暴露风险；
• 在调整网络或访问控制前检查现有配置，减少误操作。

支出与资源管理

RESVRL 同时提供资源购买和支出管理能力，包括：

• 查看账户余额、订单和订单状态；
• 计算虚拟机、磁盘、网络接口、容器和 Kubernetes 资源价格；
• 创建资源订单、充值订单、续费和升级相关订单；
• 查看容器应用的使用支出；
• 管理优惠券和兑换信息；
• 根据资源利用率、账单变化和余额情况进行成本分析。

涉及支付的操作会进入用户确认流程，资源购买和高风险变更不会在用户不知情的情况下直接完成。

AI 是如何进入 RESVRL 的

AI 是 RESVRL 的统一操作和运维能力之一。用户可以通过 Chat 使用自然语言查询资源、分析问题、生成操作方案，或者在授权范围内让 AI 调用平台能力执行操作。

AI 不只负责回答问题，还可以：

• 跨虚拟机、容器、Kubernetes、安全、支出和购买等模块查找相关信息；
• 关联资源状态、事件、日志、指标和历史上下文；
• 根据用户目标选择查询、分析、配置或执行步骤；
• 在操作后检查资源和服务是否达到预期状态；
• 通过定时任务执行周期性巡检、报告、预警和容量分析；
• 通过 Cloud Agent 协同处理异步任务。

AI 的可用范围取决于账户资源、区域、权限、余额、模型和平台工具配置。删除资源、重装系统、修改访问控制、暂停任务和购买资源等操作仍然受权限、确认、审计和人工接管机制约束。

RESVRL 的典型使用方式

运行传统应用

创建虚拟机，配置网络、安全组、磁盘和登录方式，在完整操作系统环境中部署网站、数据库或后台服务。出现问题时，可以通过控制台或 AI 辅助检查系统、网络和应用状态。

快速部署容器应用

从容器模板库选择合适的应用，或者提供镜像和运行参数，创建容器应用并配置存储、端口和网络访问。运行期间可以查看日志、事件、Pod 和资源负载。

管理复杂业务集群

创建 Kubernetes 集群，在集群中部署多服务应用，使用 Service、Gateway、路由、存储和访问控制组织生产工作负载，并通过节点、工作负载和事件信息进行运维。

处理跨资源问题

当服务无法从公网访问时，可以从安全组、虚拟网络、网卡、虚拟机状态、容器或 Kubernetes 路由逐层检查。AI 可以帮助整理排障顺序，但实际变更仍应根据影响范围进行确认。

建立持续运维流程

使用快照、监控、安全检查和 AI 定时任务形成周期性工作流。例如定期检查容器健康趋势、Kubernetes 资源变化、虚拟机磁盘容量、安全暴露面和账户支出。

AI 自治云的工作方式

RESVRL 将基础设施能力和 AI 能力组织为一个持续运转的工作闭环：

1. 感知：获取资源状态、日志、指标、事件和支出信息；
2. 理解：识别资源之间的关系、用户目标和当前问题；
3. 决策：提出符合权限、策略和风险边界的处理方案；
4. 执行：调用对应的平台能力完成查询或变更；
5. 验证：检查执行结果和服务状态；
6. 记录：保存任务会话、事件和结果，支持后续追踪。

与只提供告警或建议的外挂式 AIOps 不同，RESVRL 的 AI 可以连接真实的基础设施执行能力。但自治并不是取消人工控制，而是让平台在明确边界内减少重复操作，并为关键动作保留确认和接管机制。

如何开始使用 RESVRL

1. 从 虚拟机、虚拟网络 和 安全组 了解基础设施资源；
2. 如果需要快速部署单个应用，阅读 容器托管；
3. 如果需要运行多服务或复杂工作负载，阅读 Kubernetes；
4. 使用 Chat 使用指南 了解自然语言查询和 AI 辅助操作；
5. 阅读 自治能力概览，了解 AI 可以覆盖的能力范围和边界；
6. 对低风险、可验证、可回滚的工作使用 定时任务；
7. 上线后结合监控、快照、安全策略、支出分析和事件报告建立日常运维流程。

使用前的准备

• 明确业务需要使用虚拟机、容器托管还是 Kubernetes；
• 规划区域、网络类型、公网暴露范围和安全组规则；
• 准备 SSH 公钥或其他登录方案，并妥善保存私钥；
• 根据业务重要性确定快照、监控、备份和恢复策略；
• 为 AI 和自动化任务明确资源范围、权限、确认要求和回滚方式；
• 确认账户余额、AI 模型和所需区域资源可用。

RESVRL 的目标，是把基础设施、应用运行和日常运维放在同一个平台中：用户可以使用传统控制台完成精确管理，也可以使用 AI 快速理解环境和处理复杂任务，在保持控制权的前提下减少云管理的重复工作。