Kouchou-AI 项目在 Azure 容器化部署的技术实践
背景与需求分析
随着数字化转型浪潮的推进，越来越多的政府机构和大型企业开始采用云计算平台来部署AI应用。Kouchou-AI作为一个面向公共部门的AI解决方案，面临着在Azure云平台上部署的强烈需求。特别是在日本地方政府和大企业环境中，Azure平台的使用率较高，因此实现Kouchou-AI在Azure Container Apps上的稳定运行变得尤为重要。
技术挑战与解决方案
环境变量处理机制
在将Next.js应用部署到Azure容器环境时，环境变量的处理成为一个关键挑战。Next.js应用中的NEXT_PUBLIC_*前缀环境变量需要在构建阶段就确定下来，这与传统运行时环境变量的处理方式有所不同。我们通过修改构建流程，确保这些公共环境变量在Docker镜像构建阶段就被正确注入。
健康检查机制优化
初期部署时遇到了容器频繁重启的问题，原因是默认的健康检查机制与Next.js应用的行为模式不匹配。我们通过以下措施解决了这个问题：
- 自定义健康检查端点：在应用中添加专门的/healthz端点
- 调整检查间隔：根据应用启动时间合理设置初始延迟和检查间隔
- 优化资源分配：确保容器有足够的CPU和内存资源
持久化存储方案
由于容器重启会导致临时数据丢失，我们实现了以下持久化方案：
- 使用Azure文件存储服务挂载持久化卷
- 将生成的报告自动上传到Blob存储
- 配置定期备份机制
部署流程优化
我们开发了一套自动化部署脚本，通过Makefile封装了完整的部署流程：
make azure-login # Azure认证登录
make azure-setup-all # 一键部署全部资源
这个流程会自动完成以下工作：
- 创建必要的Azure资源组
- 配置容器注册表
- 构建并推送Docker镜像
- 部署容器应用并配置网络
性能与稳定性保障
为确保生产环境稳定性，我们实施了多项措施：
- 自动伸缩策略：根据CPU和内存使用率自动调整实例数量
- 监控告警：配置关键指标监控和异常告警
- 日志集中收集：所有容器日志自动转发到Log Analytics工作区
经验总结
通过本次Azure部署实践，我们积累了宝贵的云原生应用部署经验。关键收获包括：
- 现代前端框架在容器环境中的特殊要求需要特别注意
- 云平台特定服务的集成需要充分测试
- 自动化部署流程能显著提高部署效率和可靠性
这些经验不仅适用于Kouchou-AI项目，也为其他类似AI应用的云部署提供了参考范例。未来我们将继续优化部署架构，支持更多云平台和部署场景。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
