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执行模型
Ayatori 将执行者统一视为具有不同能力与延迟特性的 executor。
Action
├── Machine executor
│ ├── Kubernetes Pod
│ ├── OpenSandbox
│ ├── Terraform
│ └── Ansible
└── Human executor
└── Versioned Runbook
Job 与 Sandbox
Job 表达一次有限时长、有退出结果的批处理。第一执行后端是 Kubernetes Pod,第二
执行后端通过 OpenSandbox API 获得强隔离环境。调用者表达资源、隔离与 capability
需求,由调度策略选择后端。
Sandbox 表达带 TTL 的交互环境,可提供 shell、文件、快照或临时 endpoint。它与
Job 共享镜像、资源、网络、凭据和回收能力,但具有不同生命周期,不合并为带大量
互斥字段的上帝资源。
人工执行
无法自动化的步骤使用 ManualTask 建模:
Pending → Claimed → InProgress → Reported → Verifying → Succeeded
通知 controller watch 待处理任务,并发送到 Telegram、Email 或 UI。人依据绑定版本的
Runbook 操作后提交 TaskReport;人只报告执行结果,不直接宣告系统状态成功。
验证 controller 必须 observe 后端并验证证据,验证成功后更新 status,上游 reconcile 自然继续。人工步骤因此是高延迟异步处理,而不是控制面之外的黑洞。
自动化演进
人工任务未来可以替换为机器 Job,但上游工作流不应改变:
executor: Human → executor: Job
平台优先做到任务可建模、可通知、可追踪、可验证和可恢复,再逐步降低人工参与。