第3章 现有技术栈盘点：组织内AI基础设施、数据资产、模型服务层、MLOps成熟度

技术栈盘点是技术可行性分析的起点，也是后续方案设计与选型权衡的事实依据。缺乏系统性的盘点，架构师很容易陷入「纸面可行、落地崩塌」的困境。本章围绕边界、分层、组件职责、数据流/控制流/信任链路、选型权衡、风险点、落地步骤、验收标准八个维度，构建可复用的盘点框架。

3.1 边界定义

盘点范围需明确两个维度的边界：组织边界与技术边界。超出边界的组件即使再先进，也不应计入当前可行性分析的基线。

3.2 分层架构

将技术栈自下而上划分为四层，每层关注不同的抽象粒度。下图展示各层核心组件及层间关系：

3.3 组件职责

每个盘点维度内的组件承担不同职责，下表定义组件核心功能与盘点关键字段：

以下为技术栈盘点清单的标准化YAML模板，可在盘点阶段直接使用：

# tech-stack-inventory.yaml
version: "1.0"
organization: "AI Center of Excellence"
inventory_date: "2025-06-01"

layers:
  ai_infrastructure:
    gpu_cluster:
      nodes: 32
      gpu_per_node: 8
      gpu_model: "NVIDIA A100-80GB"
      interconnect: "NVLink-3 + InfiniBand HDR"
      avg_utilization_pct: 67
    distributed_storage:
      type: "Lustre 并行文件系统"
      capacity_tb: 5120
      read_throughput_gbps: 100
      replication: "3副本"
    high_speed_network:
      topology: "Fat-Tree"
      bandwidth_gbps: 200
      latency_us: 1.5

  data_assets:
    data_lake:
      storage_format: "Parquet + HDF5"
      versioning: "Delta Lake"
      snapshot_frequency: "daily"
    feature_store:
      feature_count: 2400
      online_update_ms: 50
      consistency_check: "chi-square 漂移检测"
    data_governance:
      catalog_tool: "Apache Atlas"
      data_masking: "k-anonymity"
      audit_log: "ELK Stack"

  model_service:
    model_registry:
      model_count: 148
      formats: ["ONNX", "TorchScript", "TensorRT"]
    inference_engine:
      engine: "Triton Inference Server"
      batching: "dynamic"
      p99_latency_ms: 45
    ab_test:
      traffic_split: "cookie-based 1%–99%"
      metrics: ["CTR", "AUC", "latency"]

  mlops_maturity:
    ci_cd:
      pipeline_tool: "GitLab CI + ArgoCD"
      deploy_frequency: "每日 3–5 次"
      rollback_time_s: 120
    experiment_tracking:
      tool: "MLflow + Weights & Biases"
      reproducibility_rate_pct: 82
    model_monitoring:
      metrics: ["PSI", "响应时长", "错误率"]
      alert_channel: "PagerDuty + 钉钉"

3.4 数据流、控制流与信任链路

三层流动关系决定了技术栈的耦合度与可观测性：

• 数据流（Data Flow）：自底向上。基础设施层提供原始算力与存储；数据资产层消费存储生成特征；模型服务层消费特征执行推理；MLOps层消费推理日志驱动实验分析。
  典型路径：GPU集群 → 分布式存储 → 特征工程 → 推理引擎 → 模型监控。
• 控制流（Control Flow）：自顶向下。MLOps编排实验与部署策略；模型服务层根据部署策略调整路由；数据资产层按需刷新特征；基础设施层响应扩缩容指令。
  典型路径：CI/CD管道 → 模型仓库 → A/B测试 → 推理引擎 → GPU集群。
• 信任链路（Trust Chain）：贯穿四层。统一身份认证（OIDC）、服务间mTLS加密、数据血缘可追溯、模型签名验签。每层暴露审计日志，汇聚到安全中心。

3.5 选型权衡

技术栈盘点阶段虽不直接做选型，但需识别当前栈与目标方案之间的Gap。下表列出各层常见的权衡点：

3.6 风险点

基于过往30+组织的技术栈盘点经验，以下风险最易被忽略：

• 盘点遗漏：边缘集群、影子IT、临时实验环境未被纳入，导致容量评估严重偏差。
• 数据口径不一致：不同团队上报的「GPU 利用率」计算方式不同（如显存利用率 vs 计算利用率）。
• MLOps 成熟度自评偏差：团队容易高估自动化水平，需通过事件响应时长和回滚成功率等客观指标校正。

3.7 落地步骤

技术栈盘点建议按以下 5 步 执行，每步产出可验证的交付物：

1. 准备盘点清单与工具
   基于本章提供的YAML模板，补充组织特有的组件；准备基础设施API访问凭证（Kubernetes API、云厂商CLI、CMDB接口）。
2. 自动采集 + 人工交叉验证
   对基础设施层和模型服务层优先使用自动化采集；数据资产层和MLOps层需人工访谈团队确认。
3. 执行MLOps成熟度自评
   使用以下CLI工具一键采集关键指标：

# MLOps 成熟度快速评估命令
mlops-assessment --inventory tech-stack-inventory.yaml \
  --output mlops-report.json \
  --include-metrics pipeline_success_rate,deploy_frequency,model_monitor_coverage

# 示例输出片段
{
  "pipeline_success_rate": 0.94,
  "deploy_frequency_per_day": 3.2,
  "model_monitor_coverage": 0.15,
  "avg_rollback_time_sec": 120,
  "risk_flags": ["monitor_coverage_below_threshold"]
}

4. 绘制当前架构四层图
   参照本章SVG格式，将采集到的组件实例化到四层中，标注版本号、容量、利用率。
5. 生成Gap分析报告
   将当前栈与目标方案逐层对比，输出兼容项、升级项、替换项三类清单，作为后续章节「技术选型」的输入。

3.8 验收标准

技术栈盘点完成需满足以下验收条件，缺一不可：