资源规划
概述
资源规划是构建高效、经济且可扩展的AI Landing Zone的起点。一个深思熟虑的规划不仅能为复杂的AI工作负载提供稳定支撑，更是实现安全隔离、成本归因和敏捷治理的基石。本章旨在为您提供一套系统性的资源规划框架，涵盖多账号体系、MaaS/PaaS/IaaS三层平台资源配置，以及通过资源组与标签实现精细化治理的最佳实践，确保您的AI基础设施从一开始就具备坚实的基础。
背景与挑战
AI业务的资源规划，需要在多变的业务需求、高昂的资源成本和严格的安全合规之间寻求平衡，这带来了四大核心挑战：
安全隔离 vs. 协同效率：在多团队、多项目并行的AI环境中，如何既能通过账号、工作空间等机制实现严格的资源和数据隔离，防止互相干扰，又能保障跨团队之间安全、高效的数据与模型共享，是组织层面的首要挑战。
资源争抢 vs. 成本效益：以GPU为代表的AI算力资源既稀缺又昂贵。如何在保障核心业务（如在线推理）性能的同时，让多个训练任务公平、高效地共享算力池，并最大化资源利用率，避免资源闲置或争抢，是资源调度的核心难题。
架构多样性 vs. 管理一致性：企业可能同时使用MaaS、PaaS、IaaS等多种模式构建AI应用，每种模式都有其独特的资源组织和管理范式（如百炼的工作空间、PAI的资源配额、ACK的集群与节点池）。如何在此之上建立一套统一的、贯穿所有平台的治理和监控策略，避免管理碎片化，是一大挑战。
成本归属模糊 vs. 精细化运营：AI任务会消耗计算、存储、网络等多种资源，若缺乏有效的组织和标记，海量的云上成本将难以精确分摊到具体的业务线、项目或团队。这种“糊涂账”使得成本优化和ROI评估无从下手，严重阻碍了AI业务的精细化运营。
具体方案
多账号规划
企业在构建人工智能能力的过程中，合理的 云上组织与账号结构设计 是实现安全隔离、成本治理、权限控制和合规审计的基础。基于阿里云 资源目录（Resource Directory） 和 多账号架构（Multi-Account Architecture），本节提供一套面向AI场景的标准化多账号设计原则与示例。以下是多账号设计参考原则：
区分生产、非生产环境。建议将不同环境部署在不同账号内。
不同部门或者不同项目如果需要在权限与资源做强隔离，建议部署在不同账号内。
不在管理账号内部署业务用到的云资源。管理账号只用作管理，避免权限过大导致的越权风险。
管理账号内要做好身份安全设计，开启MFA认证，避免出现管理员身份泄露。
多账号使用统一登录，提升人员登录账号效率。
随着业务发展，需要将业务部署在新账号。推荐使用账号工厂，快速创建安全合规的新账号。
示例
X公司有多个业务系统，由不同的团队管理。公司最近在规划AI战略，不同团队都有各自的AI项目准备部署到阿里云。以不同云账号为单元来承接不同团队业务与AI系统。各个业务团队根据自己职能团队角色获得相应权限。
接下来，我们将为您介绍多账号资源管理体系建立的设计思路与建议。
多账号结构规划
设计建议
参考标准Landing Zone多账号实践，设计原则参考：
非业务相关的资源放在Core资源夹下，包括安全、日志、共享服务等账号。
业务相关的资源，建议按不同部门进行划分。其中测试环境可以放在一个大的测试账号内，做到资源利用率最优。生产环境建议可以按不同业务系统进行隔离。AI平台相关资源建议部署在一个单独账号，以实现资源与人员权限隔离。
企业管理账号为资源目录的超级管理员，建议不要将其用于资源目录管理之外的其他任何用途。妥善管理此账号，并设置MFA双重验证，加强安全访问管理措施。
AI平台资源规划
MaaS（百炼）工作空间规划
在使用阿里云百炼平台时，“业务空间规划”是指 对企业内部不同团队、项目、环境、数据和模型的逻辑与物理隔离机制的设计，通过工作空间隔离可以达成如下目标：
实现多部门/团队协同而不互相干扰
满足安全隔离与权限控制要求
支持从POC到生产的全生命周期管理
便于成本分摊与治理审计
工作空间规划不仅是技术问题，更是组织架构与流程治理的体现。建议从以下两个维度进行系统性规划：
组织级空间划分（Organization & Workspace）
环境隔离设计（Dev / Staging / Prod）
维度一：组织级空间划分
常见Workspace 划分推荐：
按组织部门划分，适用于跨部门协作，责任明确。比如人力资源部AI助手，财务部门智能报表系统，客服部门问答机器人，就可以定义三个业务空间，分别分配给人力资源部、财务部、客户部。
按业务线划分，适合多产品线独立运营场景。比如某银行企业有信用卡业务、助贷业务、个人理财业务等，就可以按不同业务线分多个业务空间。
按项目来划分，适合于临时验证项目，比如需要做个技术POC，那可以单独划一个POC的工作空间出来。
最佳实践建议：
每个业务团队应拥有独立的Workspace，避免配置冲突和权限越权
禁止“All-in-One”大 workspace，防止治理混乱
维度二：环境隔离设计
为保障AI应用稳定上线，必须建立标准化的环境隔离机制。推荐架构：
开发环境（Dev），适合于功能开发、Prompt调优、知识库测试。这个环境的特点包括：允许频繁变更、可使用测试模型、不会对接生产数据。
预发环境（Staging），适合于集成测试、性能压测及UAT验收。
生产环境（Prod），对外提供正式服务，这个环境特点：严格变更审批，启动私有网络访问（PrivateLink）、实时监控SLA（延时、错误率等）
PaaS（PAI）工作空间与算力规划
工作空间规划
PAI工作空间是一个资源与权限的逻辑隔离单元，用于组织和管理AI项目的全部资产。建议按组织级划分不同工作空间，常见Workspace 划分推荐：
按组织部门划分，适合于跨部门独立运营。比如某知名保险企业，有两个相对独立的保险子部门，相关算法工程师及AI算力资源都是独立的。这种场景就适合按照部门来划分业务空间。
按业务线划分，适合于多产品线并行。如某游戏企业有多款游戏，不同游戏的算力成本是独立核算的。这种场景就适合按不同产品线来划分业务空间。
按项目划分，适合于临时验证项目，比如需要做个技术POC，那可以单独划一个POC的工作空间出来。
最佳实践建议：
禁止“All-in-One”大 workspace，防止权限泛滥和成本混淆。
训推一体算力规划
在多团队协作环境中，合理分配计算资源是确保各团队高效运作的关键。
假设购买AI计算资源（例如总计128卡GPU），用于A、B和C三个团队。其中：
A团队负责推理服务，需要高资源保障。
B团队和C团队分别是训练团队，用来提交训练任务。
B和C团队的训练任务相较于A团队的推理服务优先级更低。即当A团队推理资源不足时，系统可以快速回收用于训练的资源，优先满足推理服务的需求。
B和C团队使用的计算资源量可调整，可以根据实际需求动态增加或减少资源。
B和C团队可以管理各自的资源和任务。
方案介绍
参考工作空间规划，按不同组织进行工作空间划分。
方案如下：
创建资源配额Quota1（例如128卡GPU），并打开子级算力抢占开关。然后为Quota1创建两个子级资源配额，分别为Quota1.1（例如48卡GPU）和Quota1.2（例如80卡GPU）。如上图所示，Quota1与Quota1.1和Quota1.2形成父子级关系QuotaTree，其中Quota1为父级资源配额，Quota1.1和Quota1.2为子级资源配额。
为团队A创建工作空间workspace-a，并绑定Quota1。在Quota1上部署EAS服务，用于模型推理。
为团队B创建工作空间workspace-b，并绑定Quota1.1。在Quota1.1上创建DLC任务。
为团队C创建工作空间workspace-c，并绑定Quota1.2。在Quota1.2上创建DSW实例，进行模型开发。
IaaS（ACK）集群规划
在企业级 Kubernetes 环境中，ACK Pro 集群 是阿里云为生产环境设计的高可靠、强安全、可治理的托管 Kubernetes 服务。其规划不仅涉及底层基础设施，还包括上层资源组织（如 Namespace）的设计。
集群规划参考原则
原则1：按业务域或环境隔离集群
一个ACK Pro集群应服务于单一业务域或环境，避免混合用途。切忌所有微服务共用一个大集群，有可能会带来“雪崩风险”与“权限管理混乱”。
原则2：启用多可用区（Multi-AZ）部署控制面与工作节点
ACK Pro 默认支持跨3个可用区部署Master节点，确保控制平面99.95% SLA。工作节点Node Pool按AZ划分实现节点故障自动迁移，流量就近接入。
原则3：合理规划节点池（Node Pool）与弹性策略
使用多节点池加弹性策略，以实现资源高效利用。
Kubernetes Namespace规划参考原则
Namespace 是Kubernetes中逻辑隔离的基本单位，需科学设计以支持多团队协作与治理。
原则1：按环境+业务线二维矩阵划分
参考示例
Namespace | 说明 |
prod-llm-serving | 生产环境大模型服务 |
staging-recommendation | 预发推荐系统 |
shared-monitoring | 公共监控组件（Prometheus/SLS） |
不建议使用模糊的名称如default，test来命名，也不建议用一个Namespace来承载多个项目。
原则2：每个Namespace配置独立配额（ResourceQuota）与限制范围（LimitRange）
通过给每个NS设置独立配额，可以防止资源滥用影响到其他NS。例如，默认情况下，运行中的Pod可以无限制地使用节点上的CPU和内存资源，这意味着某个命名空间的Pod可能会耗尽集群的资源。此时，您可以为命名空间配置资源配额额度，包括CPU、内存、Pod数量等。
原则3：命名空间与网络、存储策略联动
功能 | 实现方式 |
网络隔离 | 使用 terway NetworkPolicy 做东西向pod网络隔离 |
存储隔离 | PVC绑定到特定StorageClass（如极速型NAS） |
日志归集 | SLS采集 |
监控告警 | ARMS Prometheus按NS聚合指标，设置独立告警规则 |
采用资源组与标签来管理AI服务依赖的资源
在企业构建和运营人工智能（AI）系统的全生命周期中，随着模型训练、推理部署、数据处理等任务的不断扩展，AI服务所依赖的云资源数量呈指数级增长。这些资源分散于计算（ECS/GPU）、存储（OSS/NAS）、网络（VPC/SLB）、平台服务（PAI/百炼）等多个维度，若缺乏统一的组织与治理机制，极易导致：
资源归属不清，成本无法分摊
权限混乱，安全合规风险上升
自动化流程难以实施
为此，资源组（Resource Group）与标签（Tag） 成为阿里云上实现精细化资源管理的核心手段。
资源组：AI资源的一级组织单元
资源组（Resource Group） 是阿里云提供的一种资源组织机制，用于将同一类资源归集到一个逻辑容器中。建议每个资源组对应一个业务团队或者项目，并绑定一个成本单元。
示例
X公司使用阿里云PAI来做训推平台，按照不同部门来设计PAI里面的工作空间，每个部门用到的AI依赖资源都是需要严格控制成本与权限。参考设计方案：
方案如下：
按照部门来规划PAI里面的工作空间，通过工作空间隔离资源权限。
规划不同部门的资源组，用于将PAI平台关联的资源划到指定的资源组。
在阿里云费用中心设置分账规则，按资源组定义分账规则。
配合RAM授权策略，限制某RAM用户只能查看/操作指定资源组的资源。
特殊限制
标签：AI资源的多维元数据
标签（Tag） 是一种键值对（Key-Value）形式的元数据，可以附加到几乎所有阿里云资源上。标签主要用于：
多维度资源分类（项目、环境、负责人等）
自动化运维（基于标签触发弹性伸缩、数据备份等）
成本分析（按标签维度生成费用报表）
标签体系设计
以下是常见的AI资源标签类型，仅供参考
标签Key | 可选Value | 说明 |
ai/project | fraud-detection, customer-service-bot | 所属AI项目 |
ai/environment | dev,staging,prod,poc | 环境标识 |
ai/workspace | ws-fd-prod,ws-md-dev | 所属PAI或者百炼工作空间 |
ai/sensitivity | public, internal, confidential | 数据敏感等级 |
ai/cost-center | dept-marketing, dept-finance | 成本归属部门 |
所有新建AI资源必须强制打标，建立标签的巡检机制，及时发现没有绑定标签的云产品并评估影响和制定应对策略。
特殊限制
总结
合理的资源规划是AI Landing Zone成功的基石。本文提出的方案旨在帮助您构建一个兼具性能、成本和安全性的AI基础设施。
核心建议是：
以多账号为基，实现硬隔离：采用基于资源目录的多账号架构，从根源上实现业务、环境和安全责任的清晰分离，是构建安全合规AI平台的第一步。
因地制宜，规划平台资源：根据AI业务所处的平台层级（MaaS/PaaS/IaaS），采用相匹配的资源组织方式，如工作空间、资源配额、集群规划等，实现资源在隔离与共享之间的平衡。
统一治理，实现精细化管理：全面推行以资源组和标签为核心的治理策略，将每一份云上资源都纳入统一的成本分摊、权限控制和自动化管理范畴，实现精细化运营。
通过遵循这些原则进行系统性规划，您可以避免常见的资源混乱和成本失控问题，为AI业务的长期发展和创新奠定一个安全、高效且经济的坚实基础。