目录

前言

1 高可用部署带来的资源特性

1.1 涉及的核心资源组件

1.2 高可用部署的代价

2 正确释放资源的重要性

3 使用资源编排释放资源

3.1 进入资源编排页面

3.2 两种删除方式解析

3.3 推荐操作流程

4 手动删除各类云资源

4.1 使用资源页面集中管理

4.2 分服务删除典型资源

5 常见问题与排查建议

5.1 删除失败:资源状态异常

5.2 无法释放:存在依赖关系

5.3 权限受限:删除按钮灰显

6 结语


前言

在华为云上部署大模型平台如Dify时,借助CCE(云容器引擎)、RDS(云数据库)、ELB(弹性负载均衡)、NAT网关等资源,可以快速构建起一个具备高可用性和可扩展性的大模型应用平台。尤其在使用Dify平台开发和运行LLM应用时,通过华为云资源编排功能,能够实现一键部署,极大提高效率。 但与此同时,也应注意部署过程中所涉及的资源种类繁多、关联紧密,资源使用成本较高。为了避免资源浪费与成本积压,在项目使用完毕后及时、正确地释放和清理资源显得尤为重要。

本文将详细介绍如何在华为云环境中,安全、有序地释放部署Dify LLM平台所使用的资源,避免因资源残留导致的额外开销,并给出相应的操作建议与注意事项。

1 高可用部署带来的资源特性

1.1 涉及的核心资源组件

通过CCE进行Dify的容器化高可用部署,会牵涉到多个核心云资源模块。云容器引擎CCE作为Kubernetes集群运行的基础平台,是主应用服务运行的核心。弹性云服务器ECS则用于承载部分中间件或需要独立部署的辅助组件。为了保障数据持久性与高性能访问,还会部署云数据库RDS用于存储用户数据与日志数据。

在网络访问方面,弹性负载均衡ELB用于分发外部或内部请求,提升整体可用性;NAT网关则帮助容器集群访问公网,完成依赖安装或外部请求处理。而虚拟私有云VPC及其子网、路由表等,提供了部署环境的基础网络架构。安全组和防火墙策略也起到了访问控制与隔离的作用,保障应用安全。

此外,在实际部署中,Dify也可能调用对象存储OBS以保存上传数据,使用SWR镜像服务拉取所需镜像,或者集成CSS云搜索服务以提升数据检索能力。整体来看,高可用部署往往是一个多资源协同构建的复杂系统。

1.2 高可用部署的代价

高可用架构的优势非常明显。多节点冗余机制可以有效提升系统容错能力,即便部分组件发生故障,也不会影响整体服务的连续性。通过CCE的自动扩缩容能力,还能应对流量突增、任务密集等需求,灵活调度资源。而微服务架构和组件解耦,则带来了更高的系统可维护性和扩展性。

然而,正因为架构复杂,所需资源也相对更为丰富。集群中每个节点都可能需要独立的网络配置、存储卷与计算资源,再加上数据库、网关、负载均衡、对象存储等外部服务共同运行,会带来可观的资源开销。一旦部署后不再使用却未及时释放,便可能持续产生不必要的云费用。因此,合理释放资源,是后期维护和成本控制的重要一环。

2 正确释放资源的重要性

在通过资源编排服务(ROS)部署Dify平台的过程中,系统通常会依据预设模板自动创建一组完整的资源。这种方式大大简化了部署步骤,却也让资源间形成了紧密的依赖关系。一旦用户未按照正确流程进行资源释放,很容易导致资源残留和费用浪费。

云数据库RDS与CCE集群是部署中最核心的持续性服务,通常以小时为单位计费。若未停止服务或删除实例,费用会一直累积。

NAT网关、负载均衡器等网络相关资源,同样按运行时长和带宽使用计费。即使没有实际产生访问流量,资源本身的保有就已经产生费用。

绑定的公网IP、弹性IP、对象存储卷等资源若未及时解绑或删除,也将继续计费。

更为隐蔽的是资源栈中的关联关系。在删除资源栈的过程中,如果资源存在绑定、依赖或权限问题,可能导致删除操作失败。而这些未被清理的资源往往不会在用户视野中直接暴露,最终形成“僵尸资源”——表面看不到,但持续产生费用。

因此,只有在彻底了解资源关系的前提下,采用正确顺序逐一释放资源,才能真正做到“资源使用闭环”。及时释放,不仅可以释放资源配额,降低账单支出,也避免了项目后续维护中的混乱和冲突风险。

3 使用资源编排释放资源

在完成Dify平台的部署和验证后,若使用华为云的资源编排服务(ROS)进行自动化部署,建议通过编排模板进行统一释放操作,以便高效、安全地清理资源,避免资源遗留与费用浪费。

3.1 进入资源编排页面

用户可登录华为云控制台,进入资源编排服务(ROS),在左侧导航中点击“资源栈管理”,找到用于部署Dify的资源栈条目。点击进入后,可以查看该资源栈的详情页面,包含多个标签页,如基本信息、资源、输出、模板、执行计划与事件等。

页面右上角提供了“删除”按钮,用于发起资源栈清理操作。点击删除按钮后,系统将弹出“删除资源栈”的提示窗口,引导用户选择合适的删除方式。

3.2 两种删除方式解析

在删除资源栈时,华为云提供了两种策略,分别适用于不同场景:

第一种是删除资源,表示系统将尝试连同资源栈中的所有关联资源一并删除; 第二种是保留资源(仅删除资源栈),即仅删除资源栈本身,原有资源仍保留在各服务中,由用户手动管理。

Dify部署过程中涉及CCE集群、数据库、负载均衡、网络、存储等多个组件,资源之间存在较多依赖关系。如果选择“删除资源”,往往因权限受限、资源共享、状态不一致等原因导致部分资源删除失败,进而造成操作中断或资源残留。

3.3 推荐操作流程

为了提高资源释放的成功率,建议遵循以下清理流程:

先选择“保留资源(仅删除资源栈)”,安全解除资源栈对底层资源的编排控制;然后逐一进入相关云服务页面,手动删除Dify部署涉及的资源。推荐的删除顺序如下:

  • 首先清理CCE控制台中的应用服务与工作负载;
  • 接着删除RDS数据库、Redis缓存和OBS桶中的数据;
  • 再清理弹性负载均衡ELB与NAT网关及其绑定的EIP;
  • 最后移除安全组、VPC、子网、路由表等网络类资源。

通过该顺序操作,可有效规避因资源依赖而导致的删除失败问题,确保所有组件能够顺利释放,避免“僵尸资源”长期占用云资源配额或产生额外费用。

4 手动删除各类云资源

当资源栈已被删除但底层资源仍然存在时,用户可通过资源总览页面或具体服务控制台,逐项执行删除操作,从而彻底释放云上资源。

4.1 使用资源页面集中管理

登录华为云控制台后,点击右上角的“资源”按钮,即可进入统一的“资源管理”页面。在此页面,系统会列出当前账户下所有在用资源,包括服务名称、实例ID、资源状态、所属区域与项目等关键信息。用户可通过服务分类、区域筛选等方式,快速定位部署Dify所涉及的各类资源。点击具体资源名称,即可跳转至对应服务详情页,在原生服务控制台中进行删除或释放操作。

这种集中视图方式,特别适合在资源栈已删除、但部署范围广、服务组件多的场景下使用,可显著提升查找与清理效率。

4.2 分服务删除典型资源

在容器服务CCE中,需先进入命名空间,依次删除其中的所有工作负载、服务实例及Ingress网关配置。确保无运行任务后,方可删除整个CCE集群本身。随后,可释放该集群所绑定的弹性公网IP、虚拟私有云(VPC)与子网资源。

若部署中使用了云数据库RDS,首先需要在控制台停止数据库实例,确认是否保留数据备份。若无保留需求,可直接删除RDS实例,并一并释放其所占用的磁盘存储与公网访问地址。

弹性负载均衡ELB的清理过程通常包括删除监听器配置、后端服务组绑定关系,再将其绑定的EIP资源解绑并释放,最后删除ELB实例本身。

对于NAT网关,需先清除其配置的SNAT与DNAT规则,然后解除与公网IP的绑定关系,确保无依赖后删除网关实例。

在网络与安全组件方面,可进入VPC控制台,手动清理子网、路由表和虚拟私有云本体。

如之前配置了多个安全组,也应在确保无资源绑定后将其删除,以避免产生长期占用。

通过上述分服务逐项操作,用户可在不依赖资源栈编排的前提下,全面释放所有与Dify部署相关的云资源,从而规避“资源悬挂”与不必要的费用支出。

5 常见问题与排查建议

在资源释放过程中,尤其是高可用部署涉及多个服务组件,用户可能会遇到删除失败、资源依赖未解除等问题。以下是一些常见场景与处理建议,供参考:

5.1 删除失败:资源状态异常

部分资源处于“创建中”或“异常”状态时,无法直接删除。此时建议等待状态恢复,或通过控制台强制终止任务、释放资源。CCE集群、RDS实例在初始化未完成时强删操作,可能导致系统锁定,建议先确保集群无运行任务,数据库未进行读写。

5.2 无法释放:存在依赖关系

若某资源与其他资源存在绑定关系(如EIP仍绑定至ELB,VPC仍关联子网或安全组),将无法直接删除。推荐按服务顺序检查依赖,例如从CCE中移除节点、释放EIP,再删除网络资源。

5.3 权限受限:删除按钮灰显

若使用子账号操作,可能因IAM策略设置不足,导致部分删除功能不可用。此时应联系主账号管理员,授予对应资源的删除权限,或临时切换至具备权限的主账号执行操作。

6 结语

通过在华为云CCE上部署Dify LLM平台的高可用架构,可以充分发挥云平台在弹性计算、自动扩缩容、故障自愈等方面的能力,保障大模型应用的稳定性和可靠性。然而,这种架构在带来强大功能的同时,也意味着更高的资源成本和更复杂的依赖结构。

因此,在项目结束或资源空闲阶段,及时、有序地释放资源尤为重要。结合资源编排的自动化优势与服务控制台的灵活手动操作,可以实现安全、高效的资源清理流程,避免资源浪费与账单异常。

本指南希望为在华为云上部署和维护大模型应用的开发者、运维人员提供实用参考。如果您还计划进一步扩展Dify平台、对接更多模型能力或集成企业数据系统,建议在资源使用与成本控制之间建立更加系统的规划与监控机制。

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