企业 IT 基础设施正在变得越来越“碎片化”：一部分在 Kubernetes 上，一部分在虚拟机集群里，一部分在公有云资源池里，还有边缘节点、专用硬件（GPU/网卡/存储阵列）、以及大量“历史系统”。
在这种情况下，如果你想做到统一资源分配、统一权限、统一审计、统一可观测，单靠某一个编排系统往往不够。

一个更通用的方向是：构建一个可扩展的网络操作系统（Network OS / Infra OS）——通过在现有系统上预置一个 Agent，把异构资源抽象成统一对象，由平台集中调度与治理。

这篇文章讨论：为什么要做、应该怎么做、以及如何落地到可商用的工程形态。

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1. 问题本质：不是“缺工具”，而是“缺统一的资源语义与决策机制”

很多团队已经具备：

• 容器编排（Kubernetes）

• 服务治理（网关、注册中心、服务网格）

• 监控告警（Metrics/Logs/Tracing）

• 基础设施自动化（Terraform/Ansible 等）

但仍然会出现典型矛盾：

• 资源分配割裂：GPU 在 A 池，CPU 在 B 池，网络带宽在 C 池；业务发起需求时只能“人肉协调”

• 权限与审计分裂：每个系统各管一套权限/审批/日志

• 治理无法闭环：明明有策略（成本、SLO、合规），却无法贯彻到节点执行层

• 扩展性受限：一新增资源类型（如 License Token、边缘链路、特殊网卡），就需要重写一堆逻辑

所以，真正缺的不是“某个组件”，而是类似操作系统的三件套：

1. 资源抽象（资源对象化）

2. 统一调度/配额/抢占（决策引擎）

3. 可执行的治理闭环（控制面→数据面→对账）

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2. 网络操作系统的核心理念：把“资源”当作 OS 的“对象”，把“分配”当作 OS 的“调度”

你要做的网络操作系统，本质是把全网视为一台“超级计算机”：

• 节点：CPU/内存/GPU/磁盘/网卡/端口/带宽

• 拓扑：机房/可用区/边缘/专线

• 约束：合规域/隔离域/成本域

• 任务：容器、脚本、服务实例、数据处理作业、网络配置变更

而 Agent 的定位相当于“内核态驱动 + 执行器”，平台是“调度器 + 权限系统 + 策略系统”。

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3. 体系结构：控制面、数据面、扩展面

3.1 控制面（Control Plane）：做决策与治理

控制面负责“谁能申请、申请什么、怎么分配、什么时候回收”。

典型组件包括：

• API 网关：统一入口、鉴权、限流、审计注入

• 身份与权限：OIDC/SAML + RBAC/ABAC（租户/项目/环境/标签）

• 资源注册中心：资源对象存储（全局拓扑、能力矩阵、标签）

• 策略引擎：配额、优先级、抢占、合规、预算上限

• 调度器：约束求解，生成分配结果

• 编排器/工作流：申请→分配→下发→执行→对账→回收

• 状态存储（强一致）：期望态/现状态/版本

• 事件总线：Agent 心跳、状态变更、告警、审计事件

工程上最关键的选择：声明式期望态 + 控制器对账（reconcile）。
这是可扩展系统的“骨架”，也是故障恢复与审计回放的基础。

3.2 数据面（Data Plane）：在节点上执行与隔离

数据面主要由 Node Agent 承担：

• 节点注册、证书轮换、心跳

• 资源盘点（inventory）与能力上报（capabilities）

• 执行器（executor）：部署/运行任务、变更网络/存储配置

• 资源控制：cgroups/namespace、带宽/连接数/磁盘配额、进程/容器隔离

• 本地缓存与降级：控制面不可达时维持续跑

3.3 扩展面（Extension Plane）：决定你的上限

可扩展性来自三类插件：

1. 资源类型扩展：新增 GpuSlice、IPPool、LicenseToken

2. 调度扩展：GPU 拆分策略、跨域带宽优选、低延迟路径偏好

3. 执行扩展：容器、脚本、Wasm、二进制、网络变更驱动、云 API 驱动

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4. 资源对象模型：三类对象足以支撑 80% 场景

为避免“把系统做成一个巨型工作流工具”，建议把资源模型收敛为三类对象：

1. Resource（资源）：可被分配的实体或配额池

2. Claim（申请）：一次资源需求的声明（数量、约束、期限、优先级）

3. Allocation（分配）：Claim 与具体 Resource 的绑定（含租约 Lease）

为什么要有 Lease（租约）？

Lease 是“网络 OS”的生命线：

• 防止资源泄漏（到期自动回收）

• 支持续租（长期任务）

• 支持抢占（高优先级任务）

• 支持断联恢复（Agent 离线期间不致失控）

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5. 调度与配额：统一分配能否成立，取决于调度器能否表达“业务现实”

调度器必须能表达至少这些约束：

• 硬约束：容量、地域、合规域、隔离域、标签

• 软约束：成本、能耗、负载均衡、网络距离

• 亲和/反亲和：同业务聚合/同租户隔离

• 抢占策略：高优先级抢占低优先级（必须审计 + 可回滚）

• 排队与公平：多租户公平（按权重/配额/项目级队列）

配额模型建议三层：

• 租户总配额（Tenant Quota）

• 项目/环境配额（Project/Env Quota）

• 资源池配额（Pool Quota：GPU 池/边缘池/专线池）

这样做的好处是：平台可以“像 OS 一样”实现公平与稳定，而不是靠人工协调。

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6. 安全模型：Agent 是高危点，必须“能力分级 + 最小权限 + 全量审计”

一旦 Agent 具备执行能力，它就等于拿到了节点控制权。安全策略必须前置：

• mTLS 双向认证（平台↔Agent）+ 证书轮换

• 能力分级（Capabilities）：只读盘点 / 可执行任务 / 可改网络 / 可改存储

• 命令执行收敛：优先下发“声明式执行单元”，避免任意 shell

• 审批与签名：高危操作（网络 ACL、路由变更、磁盘操作）必须签名/审批

• 不可抵赖审计：谁申请、谁批准、在哪个节点、执行了什么、结果如何

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7. 可扩展性的工程关键：协议版本化 + 插件契约 + 兼容矩阵

想让系统“可扩展且可长期演进”，需要把扩展做成“可治理的生态”，不是散落的脚本：

• Agent ↔ 控制面协议版本化：向前/向后兼容

• 插件契约：资源类型定义、调度接口、执行接口都要有稳定 ABI/API

• 兼容矩阵：平台版本 ↔ Agent 版本 ↔ 插件版本

• 灰度升级：先升级控制面，再灰度升级 Agent，支持回滚

这部分决定你能否做到“企业级可运维”。

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8. 落地路线：从 MVP 到 v1/v2，不绕路

MVP（4~8 周）

• Agent 注册、证书、心跳

• 基础资源盘点（CPU/内存/磁盘/基础网络）

• Claim→Allocation→下发任务→回执（最简：运行一个容器或受限脚本）

• RBAC + 基础审计

v1（可商用）

• 配额/优先级/排队

• 多资源池（机房/区域）

• 至少两类驱动：K8s + VM

• 灰度升级、Agent 自更新、可观测体系完善

v2（形成壁垒）

• 网络资源对象化（IPPool、Bandwidth、ACL、Overlay）

• 高级调度（抢占、跨域容灾、成本优化）

• Policy-as-Code + 审批流 + 变更窗口

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9. 一句话总结：网络操作系统的“胜负手”

• 抽象：资源对象化（可声明、可查询、可审计）

• 决策：统一调度、配额、抢占（可解释、可复盘）

• 执行：Agent 驱动下沉（可控、可隔离、可回滚）

• 扩展：插件契约与版本治理（可演进、可生态化）

做到这些，你的平台就不是“又一个运维工具”，而是企业基础设施的“统一内核”。