去年这个时候，我还在为团队招一个运维工程师发愁。

JD 挂了两个月，面了十几个人，要么要价太高，要么经验不够。创业公司嘛，既想要能独当一面的全栈运维，又付不起大厂的薪资。最后 HR 跟我说："要不先招个初级的，慢慢培养？"

然后事情出现了转机——我们把 Dify + DeepSeek 的 AI 应用部署到了 Sealos 上。

那个让我头疼的"运维黑洞"

先说说为什么要招运维。

我们是个 12 人的小团队，做 AI 应用开发。去年开始用 Dify 搭建各种 AI 工作流，后端接的是 DeepSeek 的模型。产品跑得挺好，但基础设施的坑也越来越多：

• 服务器突然挂了，凌晨三点被电话叫醒

• 数据库连接池爆了，查了半天不知道哪里泄漏

• 流量突增，手动扩容来不及，用户骂娘

• SSL 证书过期，被 Chrome 拦截，客户以为我们跑路了

这些事情加起来，每周至少要吃掉我 10-15 个小时。作为技术负责人，我应该在想产品方向，而不是在凌晨调试 Nginx 配置。

招个运维，年薪怎么也得 30-40 万起步。还得考虑培训成本、磨合期、单点风险。

一个周末，我把所有服务迁到了 Sealos

说实话，一开始只是想试试。

Sealos 是以 Kubernetes 为内核的云操作系统，但它把 K8s 那套复杂的概念藏在了后面。我不需要懂什么 Pod、Deployment、Ingress，只需要告诉它：我要跑一个 Dify，给我 2 核 4G。

迁移过程比我想象的简单。Dify 在 Sealos 应用商店里是一键部署的模板，点几下就起来了。DeepSeek 的 API 配置填进去，数据库（PostgreSQL + Redis）自动创建，域名和 HTTPS 证书自动签发。

整个过程大概花了 2 小时，其中 1.5 小时是我在迁移历史数据。

省下来的不只是钱

迁移完三个月后，我算了一笔账：

直接成本对比：

• 之前云服务器 + 数据库 + 对象存储：约 8000 元/月

• 现在 Sealos 按量付费：约 3500 元/月（流量波动大的时候会多一点）

隐性成本才是大头：

• 运维招聘预算：40 万/年 → 0

• 我个人花在运维上的时间：15 小时/周 → 不到 1 小时

• 凌晨被叫醒的次数：平均每月 2-3 次 → 0（自动扩容 + 自动恢复）

最直观的变化是，SSL 证书再也没过期过。以前我得在日历上设提醒，Sealos 自动续签，这事儿从我的任务清单里彻底消失了。

技术人应该把时间花在刀刃上

有人可能会说，你这不就是用 PaaS 吗？

不完全是。传统 PaaS 要么太死板（只能用它给的运行时），要么太贵（按请求数收费，AI 应用的长连接会被坑死）。

Sealos 的核心逻辑是：它给你一个 Kubernetes 集群的能力，但藏起了 Kubernetes 的复杂度。 你需要的时候可以深入，不需要的时候就当它是个聪明的服务管家。

对于我们这种跑 Dify + DeepSeek 的场景，它解决了三个痛点：

1. 资源弹性——AI 应用的流量波动特别大，凌晨没人用，白天可能突然涌进来一波

2. 状态服务托管——数据库、Redis 这些有状态服务最难运维，Sealos 原生支持

3. 成本透明——用多少算多少，没有预付费陷阱

后来招的那个人

故事还有个小尾巴。

后来我们确实招了一个人，但不是运维，而是一个 AI 应用开发工程师。他入职第一天，我说："环境都在 Sealos 上，这是你的 DevBox 链接，打开就能写代码。"

他愣了一下："不用配本地环境？"

"不用。"

省下来的 HC 没有消失，只是用在了更值得的地方。

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（利益相关声明：这篇文章没有收 Sealos 的广告费，纯粹是用了半年之后的真实体感。当然，如果他们愿意给，我也不会拒绝。）