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难,到底是什么?

难,到底是什么?

经常听到人们说,难啊,好难啊。然而,每个人口中的「难」,似乎都有不同的含义。

有人觉得生活难,因为每天的柴米油盐不断压迫着他们的肩膀;

有人觉得工作难,因为职场的竞争和压力让他们喘不过气;

还有人觉得感情难,因为人心复杂,爱与被爱都充满了矛盾与挣扎。

那么,难到底是什么?为什么我们会觉得难?难又难在哪里?

难,是与期望的落差

很多时候,我们觉得「难」,并不是因为事情本身有多复杂,而是因为现实与我们期望之间存在巨大的落差。

小时候,我们可能以为长大是一件很美好的事情——自由、独立、无拘无束。可真到长大以后才发现,自由是有代价的,独立意味着需要承担责任,而无拘无束不过是一种短暂的幻觉。

于是,生活开始变得「难」了。

比如,刚毕业的年轻人,满怀信心地步入社会,以为凭借自己的能力与努力,能够快速实现梦想。然而,现实却给了他们一记重拳:找工作的时候屡屡碰壁,入职后发现工作并没有想象中那么有趣,工资也无法支撑自己想要的生活。

这时候,「难」的感受就开始浮现了。

他们的期望是光明的,但现实却是灰色的。这种落差让人感到挫败,让人觉得难以承受。

难,是对未知的恐惧

人类天生对未知充满恐惧,这是我们的本能,也是我们的弱点。

面对不确定的未来,我们总会感到焦虑和不安,不知道接下来会发生什么,不知道我们是否能够应对。

这种不确定性,常常是让人感到「难」的一个重要原因。

比如,当你失去了工作,你会觉得难。难在哪里呢?

不是因为你不能短时间内找到一份工作,而是因为你不知道什么时候才能找到下一份合适的工作,你不知道未来的生活会变成什么样。未知让你感到迷茫,而这种迷茫就是「难」的来源之一。

再比如,感情中的「难」。很多人觉得维持一段长期的亲密关系很难,因为人是会变的。今天的爱可能会变成明天的冷漠,今天的承诺可能会变成明天的谎言。你不知道对方是否会一直陪伴你,你也不知道自己是否能一直坚持下去。

未知让人恐惧,恐惧让人觉得「难」。

难,是对自己的怀疑

还有一种「难」,源于我们对自己的怀疑。

这个世界对每个人的要求似乎都很高,我们必须聪明、勤奋、有能力、有责任心,同时还要积极乐观、情绪稳定、社交能力强。

可是,谁能做到完美呢?

当我们发现自己无法达到这些标准的时候,内心就会产生一种深深的自我怀疑:我是不是不够好?我是不是不够聪明、不够努力?我是不是注定要失败?

这种自我怀疑会让人感到无力,甚至会让人陷入一种恶性循环:越怀疑自己,就越难以迈出下一步;越难以迈出下一步,就越怀疑自己。

于是,「难」就像一个无形的枷锁,将我们牢牢地困在原地,动弹不得。

难,是环境的压力

当然,除了内在的因素,「难」也常常来自于外部环境的压力。

比如,一个普通的工薪阶层,可能每天都在为房贷、车贷、孩子的教育费用而发愁。他们每天早出晚归,拼命工作,却依然觉得生活很难。难在哪里?

难在这个社会的规则和结构并不总是对每个人都友好。房价高昂、物价飞涨、竞争激烈……

这些外部的压力让人感到窒息,让人觉得难以为继。

不仅仅是经济上的压力,社会的期待同样让人觉得难。

人们总是喜欢用一些“标准”来衡量别人:到了某个年纪就应该结婚、生子,到了某个阶段就应该事业有成。如果你没有达到这些所谓的“标准”,你就会被贴上“不成功”的标签。

面对这些期待和评价,我们会感到无形的压力,而这种压力也会让人觉得「难」。

难,是内心的挣扎

除了外部的环境和内在的自我怀疑,「难」还有一个重要的来源,那就是我们内心的挣扎。

人生中很多时候,我们需要在两种选择之间做出决定,而每一种选择都可能带来不同的后果。这种选择的过程,往往是非常痛苦的。

比如,一个人是否应该辞去一份稳定但不喜欢的工作,去追求自己真正热爱的事业?

稳定的工作能带来安全感,但追求梦想则可能带来更大的满足感。两者之间如何取舍?

如果选择了稳定,他可能会后悔没有追逐梦想;

如果选择了梦想,他又可能为失去的安全感而感到不安。

这样的内心挣扎,正是「难」的一种体现。

再比如,感情中的分离。有时候,我们知道一段关系已经到了尽头,但我们却依然不舍得放手。放手意味着失去,但不放手又意味着继续痛苦。

这样的挣扎,让人感到无比煎熬,也让人觉得难以抉择。

难,是成长的代价

尽管「难」让人感到痛苦,但它也是成长的必经之路。

每一次我们面对「难」,其实都是在突破自己的边界,拓宽自己的能力。

那些让我们觉得「难」的事情,往往是我们从未尝试过的,或者是我们尚未掌握的。

正是因为它们超出了我们的舒适区,所以才会让我们感到如此困难。

然而,当我们回过头来看,会发现正是这些「难」的时刻,塑造了如今的我们。

小时候学走路很难,但正是因为跌跌撞撞,我们才学会了迈步;学习一项新技能很难,但正是因为不断尝试,我们才掌握了更多的能力。

可以说,每一次克服「难」的过程,都是我们成长的过程。

那么,如何面对「难」?

说实话,生活中谁没遇过点「难」?

钱不够用的时候难,工作做不好的时候难,感情不顺的时候难,甚至连好好睡一觉都成了奢侈的时候,也觉得难。

但「难」归「难」,咱总不能因为难就不活了吧?所以啊,关键是怎么面对这些「难」,怎么扛过这些日子。

1. 别硬撑,先承认「难」是真的难

别不好意思承认你过得不好。

咱都是凡人,不是神仙,每个人都会有扛不住的时候。

遇到难处,别总想着「我得像个英雄一样,谁都不能看出来我有问题」。

其实没必要。生活本来就有高有低,谁还能一直顺风顺水?

比如,钱不够用,那就坦然承认「现在确实紧」;

工作有压力,那就跟自己说「这事儿是难,但我能慢慢来」;

失业了,就大大方方的承认失业了。

先承认难处,别逃避,别压抑,心里反而能轻松点。

2. 别想着「一步到位」,先解决眼前的事儿

很多时候,我们觉得「难」,是因为想把所有问题一下子全搞定

但问题是,谁能一口气吃成个胖子啊?

与其想着「我得一次性翻盘」,还不如先把眼前的小事搞定。

就像爬山,别老盯着山顶,先看看脚下的路。

今天解决一件小事,明天解决另一件,再难的事也能一点点搞定。

比如欠了一屁股债,不要总想着「我什么时候能还清」,先想着「这个月我能还多少」;工作压力大,别想着「我什么时候能升职加薪」,先把手头的任务做好。

一步步来,困难没那么吓人。

3. 别死扛,学会开口求助

很多人遇到难事,总想着「我一个人能撑过去」

但真心话是,很多时候你一个人根本扛不住,硬撑只会把自己拖垮。

别觉得开口是丢脸,身边的亲人、朋友、同事,甚至陌生人可能都愿意帮你一把。

比如,缺钱可以找家人借一点,别总觉得「我不能麻烦别人」;工作搞不定就找同事帮忙,或者问问有经验的人;心理压力太大了,可以找朋友聊聊,甚至去找个心理咨询师。

很多时候,你会发现,事情没那么可怕,只是你把自己憋得太紧了。

4. 别和别人比,过好你自己的日子

说真的,很多时候我们觉得「难」,不是因为事情真的难,而是因为我们老拿自己跟别人比。

看到别人买房了,觉得自己难;

看到同学升职了,觉得自己难;

看到朋友秀恩爱,觉得自己难。

可问题是,那是别人的生活,跟你有啥关系呢?

过日子就得认清楚一点:你有你自己的节奏,别人过得好是别人的事,跟你没太大关系。

你只要做好自己的事,哪怕慢一点,也没啥丢人的。

就像爬山,有人跑得快,有人走得慢,但只要你一步一步往前走,早晚也能到山顶。

5. 难的时候,别忘了对自己好点

人一旦觉得难,就容易钻牛角尖,越想越糟心,越糟心越觉得难。

所以,这时候特别需要停一停,给自己一个喘口气的机会。

比如工作做不下去了,就给自己放个小假,哪怕只是在家窝一天,看几集喜欢的剧;心情不好,就出去转一圈,吃点好吃的,买点小东西奖励自己;压力大得睡不着,就找个朋友聊聊,或者写下来发泄一下情绪。

对自己好点,不是逃避,而是为了让自己有力气继续扛下去。

6. 相信「难」是暂时的

别看现在日子难,未来说不定就有转机了。

生活就是这样,难的时候觉得天都塌了,可熬过去了再回头看,会发现「其实也没那么可怕」。

你可以想想,过去你是不是也遇到过一些很难的事情?

当时觉得过不去了,但现在不也挺过来了吗?

人生就是这样,难是暂时的,熬过去了,一切都会变好。

记住一句话:「再黑的夜,天也会亮;再大的雨,终会停。

7. 行动起来,比什么都重要

最后,最重要的一点:别光想,得行动起来

有些人觉得日子难,总想着「我要是能怎么样就好了」,但光想没用,得去做。

哪怕是一点点小行动,也比一直想强。

比如,缺钱了,先看看能不能找份兼职;工作不顺心,先试着提升自己的能力;感情不好,就试着沟通或者调整自己的状态。

很多时候,难不是因为事情有多复杂,而是因为我们不想动、不敢动。

动起来,哪怕只是一小步,你都会觉得好像没那么难了。

难不可怕,只要你愿意扛

其实,生活中的「难」谁都会遇到,关键是你怎么面对它。

别指望一夜之间解决所有问题,别硬撑,别和别人比,别忘了对自己好点。

一步步来,慢慢熬,熬过去了你会发现,这些难事其实都是你成长的垫脚石。

最重要的是,相信自己。你已经挺过了过去的种种难关,这一次也一定可以再挺过去。

人生嘛,有时候就是一场熬,但熬过去了,天一定会亮的。

以冯唐的话结尾:看脚下,不断行,莫存顺逆

以上。

架构师必备:MFA 了解一下

1. 引言

还记得 2023 年 GitHub 强制推行多因子认证(MFA)的那一刻吗?从 3 月开始,GitHub 分阶段要求用户启用 MFA,并在年底前全面完成覆盖,这让全球开发者不得不重新审视身份安全的重要性。

现在我们登录 Github ,除了要输入密码,还需要完成一个额外的验证步骤,比如输入手机上的动态验证码,或者通过手机上的身份验证器(Authenticator App)确认登录。这种看似繁琐的体验已经成为各大云厂商产品的标配。不仅是 GitHub,像 AWS、阿里云、腾讯云等云厂商也几乎都要求在敏感操作时使用多因子认证(MFA),以确保账户安全。

这种举措不仅保护了平台上的代码和账户安全,更体现了现代身份管理技术的趋势,今天,我们就从 GitHub 强制 MFA 的案例切入,了解 MFA 及 Google Authenticator 的实现原理。

2. 什么是 MFA/2FA

在探讨 MFA 之前,我们需要理解身份验证的本质。身份验证是确认某人或某物的身份是否属实的过程。无论是通过密码登录 Gmail,还是刷身份证进入火车站,身份验证的核心都是确保「你是你自称的那个人」。

然而,传统的基于密码的身份验证模式存在诸多隐患:

  • 密码过于简单:许多人使用诸如“123456”或“password”这样的弱密码。
  • 密码重复使用:用户往往将同一个密码应用于多个网站,一旦一个账户泄露,其它账户也岌岌可危。
  • 钓鱼攻击和暴力破解:黑客通过欺骗或技术手段轻易获取用户密码。
  • 中间人攻击:在不安全的网络环境中,密码可能被拦截。

这些问题导致密码的安全性备受质疑,因此需要额外的保护层,MFA 由此应运而生。

2.1 MFA:不是多一个步骤,而是多一层防护

MFA,Multi-Factor Authentication,多因子认证,是一种身份验证方法,要求用户提供多个独立的身份验证因素来完成登录或访问。传统的身份认证只依赖单一密码,MFA 则通过引入额外的验证步骤,极大地提升了账户安全性。

在 MFA 中,通常会结合以下三类验证因素:

  • 你知道的东西:密码、PIN 码、答案问题等。
  • 你拥有的东西:动态验证码(通过手机或硬件设备生成)、安全令牌、智能卡、U 盾等。
  • 你自身的特征:生物特征验证,如指纹、面部识别、虹膜扫描等。

MFA 的意义在于,即便攻击者获得了你的密码,由于缺少额外的验证因素,他们依然无法轻易访问你的账户。例如,登录 GitHub 时,即使密码被泄露,攻击者若没有你的手机或安全密钥,仍然无法完成登录。

毕竟,密码泄露已经成为网络攻击中最常见的手段,而 MFA 则为用户的账户增加了第二道甚至第三道锁。

2.2 2FA

2FA 是MFA 的一种特殊形式,它仅使用两种不同的验证因素来完成认证。简单来说,2FA 是 MFA 的一个子集。

例如:

  • 登录时输入密码(第一个验证因素:你知道的东西)。
  • 然后输入手机上的动态验证码(第二个验证因素:你拥有的东西)。

值得注意的是,两种不同的验证因素是类别的不同,像以前有一种策略是需要提供密码和安全问题答案,这是单因素身份验证,因为这两者都与「你知道的东西」这个因素有关。

在大多数应用中,2FA 已经足够满足安全需求,因此它是目前最常见的多因子认证实现方式。

3. 为什么 MFA 如此重要?

1. 密码不再安全

随着技术的进步,密码破解的门槛越来越低。攻击者可以通过以下方式轻松破解密码:

  • 暴力破解:通过快速尝试各种可能的密码组合。
  • 数据泄露:黑客通过暗网购买被泄露的用户名和密码。
  • 钓鱼攻击:通过伪装成合法网站诱骗用户输入密码。

在这种背景下,仅靠密码保护账户变得极为不可靠。MFA 通过引入多层保护,从根本上提升了安全性。

2. 提高攻击成本

MFA 的最大优势在于,它大幅提高了攻击者的攻击成本。例如,攻击者即便成功窃取了用户密码,也需要物理接触用户的手机或破解生物特征才能完成登录。这种额外的复杂性往往会使攻击者放弃目标。

3. 应对多样化的威胁

MFA 可以有效抵御多种网络威胁,包括:

  • 凭证填充攻击:即使用泄露的密码尝试登录多个账户。
  • 中间人攻击:即便密码在传输中被窃取,攻击者仍需第二个验证因素。
  • 恶意软件:即使恶意软件记录了用户输入的密码,也无法破解动态验证码。

4. MFA/2FA 的工作过程和形式

4.1 MFA 验证的形式

MFA 形式多样,主要有如下的一些形式:

  1. 基于短信的验证:用户在输入密码后,会收到一条包含验证码的短信。虽然方便,但短信验证并非绝对安全,因为短信可能被拦截或通过 SIM 卡交换攻击(SIM Swapping)被窃取。
  2. 基于 TOTP(时间同步一次性密码)的验证:像 Google Authenticator 这样的应用程序可以生成基于时间的动态密码。这种方式更安全,因为动态密码仅在短时间内有效,且无需网络传输。
  3. 硬件令牌:硬件令牌是专门生成动态密码的物理设备。例如银行常用的 USB 令牌,用户需要插入电脑才能完成验证。
  4. 生物特征验证:指纹、面部识别和视网膜扫描是最常见的生物特征验证方式。这种验证方式非常直观,但存在用户数据隐私的争议。
  5. 基于位置的验证:通过 GPS 或 IP 地址限制用户只能在特定位置登录。
  6. 基于行为的验证:通过分析用户的打字节奏、鼠标移动轨迹等行为特征来确认身份。

4.2 2FA 如何工作?

双因素身份验证的核心理念是:即使攻击者获得了用户的密码,他仍然需要通过第二道验证关卡才能访问账户。以下是 2FA 的典型工作流程:

  1. 第一道验证:用户输入用户名和密码:用户通过密码证明「知道的内容」,这是第一道验证因素。
  2. 第二道验证:动态代码或生物特征识别:系统会向用户发送一个一次性验证码(如短信、电子邮件或 Google Authenticator 生成的代码),或者要求用户提供指纹或面部识别。这是「拥有的东西」或「自身的特征」的验证。
  3. 验证成功,授予访问:如果两道验证都通过,用户即可成功登录。

如当你登录阿里云时,输入密码后需要打开阿里云的 APP,输入 MFA 的验证码。

5. MFA 的局限性

尽管 MFA 极大地提高了账户安全性,但它并非万能。有如下的一些局限性:

  1. 用户体验问题:对于技术不熟练的用户来说,设置和使用 MFA 应用程序门槛比较高。此外,每次登录需要额外的验证步骤,也可能降低用户体验。

  2. 成本问题:企业需要支付额外的费用来实施 MFA。例如短信验证需要支付短信发送费用,而硬件令牌的采购和分发也需要额外开支。

  3. 并非百分百安全:MFA 虽然有效,但并非无懈可击。例如:

    • 短信验证可能被攻击者通过 SIM 卡交换攻击破解。
    • 恶意软件可能会窃取动态密码。
    • 高级攻击者甚至可能通过社会工程学手段获取验证码。

在了解了概念后,我们看一下我们常用的一个 MFA 验证应用 Google Authenticator 的实现原理。

6. Google Authenticator 的实现原理

在使用 Google Authenticator 进行 2FA 的过程中,验证的过程可以分为以下两个主要阶段:初始化阶段 和验证阶段

6.1 初始化阶段:共享密钥生成与分发

这是用户首次启用双因素身份验证时发生的过程。在此阶段,服务端生成共享密钥(Secret Key)并通过安全的方式分发给用户的 Google Authenticator 应用。

  1. 服务端生成共享密钥

    • 服务端为用户生成一个随机的共享密钥K(通常是 16~32 个字符的 Base32 编码字符串,例如JBSWY3DPEHPK3PXP)。
    • 该密钥会作为后续动态密码生成的核心,必须对外保密。
  2. 生成二维码

    • Example: 服务提供方的名称。
    • username@example.com: 用户的账户。在 github 的场景中这个字段是没有的。
    • SECRET=JBSWY3DPEHPK3PXP: 共享密钥。
    • issuer=Example: 服务提供方名称(用于显示在 Google Authenticator 中)。
    • 服务端将共享密钥和其他元信息(如站点名称、用户账户)打包成一个 URL,符合otpauth:// 协议格式,例如:

      otpauth://totp/Example:username@example.com?secret=JBSWY3DPEHPK3PXP&issuer=Example
      

      其中:

    • 该 URL 会被编码为一个二维码,供用户扫描。

  3. 用户扫描二维码

    • 用户使用 Google Authenticator 应用扫描二维码,应用会解析出共享密钥(K)以及站点相关信息,并将其安全存储在手机本地。
    • 共享密钥在手机端不会传回服务端,所有计算均在本地完成。
  4. 初始化完成

    • 用户的 Google Authenticator 应用现在可以基于共享密钥K 和当前时间生成动态密码。
    • 服务端同时将该共享密钥K 绑定到用户账户,并妥善保存以便后续验证使用。

6.2 验证阶段:动态密码的生成与验证

这是用户登录时的验证过程。在此阶段,客户端和服务端基于相同的共享密钥K 和时间步长计算动态密码,并进行验证。

6.2.1 客户端生成动态密码

  1. 获取当前时间

    • Google Authenticator 应用从设备的系统时间中获取当前的 Unix 时间戳(以秒为单位)。
  2. 将时间戳转换为时间步长

    • 将时间戳除以时间步长(通常为 30 秒),并取整:

      T = floor(currentUnixTime / timeStep)
      

      例如,当前时间是1697031000 秒,时间步长为 30 秒,则:

      T = floor(1697031000 / 30) = 56567700
      
  3. 计算 HMAC-SHA-1 哈希值

    • Google Authenticator 将时间步长T 转换为 8 字节的 Big-endian 格式(例如0x00000000056567700)。
    • 使用共享密钥K 和时间步长T 作为输入,计算 HMAC-SHA-1 哈希值:

      HMAC = HMAC-SHA-1(K, T)
      

      结果是一个 20 字节(160 位)的哈希值。

  4. 截断哈希值

    • 根据 HMAC 的最后一个字节的低 4 位,确定一个偏移量offset
    • 从 HMAC 中偏移量开始,提取连续 4 个字节,生成动态二进制码(Dynamic Binary Code,DBC)。
    • 对提取的 4 字节数据按无符号整数格式解释,并将最高位(符号位)置零,确保结果为正整数。
  5. 取模生成动态密码

    • 对动态二进制码取模10^6,生成 6 位数字密码:

      OTP = DBC % 10^6
      

      例如,计算结果为123456

  6. 显示动态密码

    • Google Authenticator 将生成的 6 位动态密码显示给用户,该密码有效时间为一个时间步长(通常为 30 秒)。

6.2.3 服务端验证动态密码

  1. 服务端获取当前时间

    • 服务端同样获取当前的 Unix 时间戳,并计算对应的时间步长T
  2. 计算候选动态密码

    • 服务端使用用户账户绑定的共享密钥K 和当前时间步长T,通过与客户端相同的 TOTP 算法计算动态密码。
    • 为了容忍客户端和服务端的时间差异,服务端通常会计算当前时间步长T 以及前后几个时间步长(例如T-1 和T+1)的动态密码,形成候选密码列表。
  3. 验证动态密码

    • 如果匹配成功,则验证通过,用户被允许登录。
    • 如果所有候选密码都不匹配,则验证失败,拒绝用户登录。
    • 服务端将用户提交的动态密码与候选密码列表逐一比对:

6.3 关键数据的传递过程

在整个验证过程中,关键数据的传递和使用如下:

6.3.1初始化阶段

  • 服务端 → 客户端
    • 共享密钥(K):通过二维码或手动输入传递给 Google Authenticator。
    • 站点信息:站点名称、账户名等信息也通过二维码传递。

6.3.2验证阶段

  • 客户端

    • 本地保存的共享密钥K 和当前时间计算动态密码。
    • 用户将动态密码(6 位数字)手动输入到登录页面。
  • 客户端 → 服务端

    • 用户提交动态密码(6 位数字)和其他常规登录凭据(如用户名、密码)。
  • 服务端

    • 使用同样的共享密钥K 和时间步长计算候选动态密码。
    • 对比用户提交的动态密码与计算结果,完成验证。

整个过程有如下的一些关键点:

  1. 共享密钥的安全性

    • 共享密钥K 是整个验证过程的核心,必须在初始化阶段通过安全的方式传递,并在客户端和服务端妥善保存。
    • 密钥不会在验证阶段传输,只有动态密码被提交。
  2. 时间同步

    • 客户端和服务端的时间必须保持同步,否则计算的时间步长T 会不一致,导致动态密码验证失败。
    • 为了适应设备的时间漂移,服务端通常允许一定的时间步长偏移(如 ±1 步长)。
  3. 动态密码的短生命周期

    • 动态密码的有效时间通常为一个时间步长(30 秒),即使密码被窃取,也很快失效。
  4. 离线生成

    • 动态密码的生成完全依赖共享密钥和时间,无需网络连接,增强了安全性。

7. 小结

通过 GitHub 强制推行 MFA 的案例,我们可以清晰地看到,MFA 已经成为现代身份管理的重要基石。密码本身的弱点让账户安全长期处于威胁之下,而 MFA 的引入不仅为用户增加了一层甚至多层防护,更在技术上为身份验证树立了一个全新的标准。

尽管 MFA 并非完美,还存在用户体验、实施成本和一定的攻击风险,但它在密码安全性危机中提供了一种强有力的解决方案。无论是个人用户还是企业,采用 MFA 已经成为抵御网络威胁的必要手段。

未来,随着技术的进一步发展,多因子认证可能会越来越多地融合生物特征、行为分析和人工智能技术,为用户提供更安全且更便捷的身份验证体验。而对于每一位开发者和用户来说,理解和使用这些技术,不仅是保护自身数字资产的关键,更是应对日益复杂的网络安全形势的必修课。

以上。

如何做好 AIGC 产品工程架构的扩展性?

在当前 AIGC 迅猛发展的时代,技术与应用场景的融合正以前所未有的速度推进。

从全球范围来看,生成式 AI 已经从单一的内容生产工具,快速演化为全产业链赋能的核心引擎。如,OpenAI 的 GPT 系列模型在文本生成领域奠定了标杆,而 MidJourney、 Stable Diffusion、Flux、DALLE 等在图像生成领域掀起了创作革命。音乐、视频等领域也在蓬勃发展。在中国,各大科技公司争相布局,AIGC 正广泛渗透至社交媒体、电商、影视文娱、教育和企业服务等领域。

无论是文本生成、图像生成,还是视频、音频内容的自动化生成,AIGC 技术的广泛应用推动了创新型产品的诞生。然而,随着用户需求的增长和复杂度的提高,AIGC 产品的工程架构面临着日益严峻的扩展性挑战。如果架构设计不当,AIGC 系统可能在性能、稳定性和可维护性方面遇到瓶颈,难以支撑业务的长期发展。

本文分为两个大的部分:一个是从架构设计原则、数据处理、模型管理、计算资源分配、服务治理及弹性扩展等多个方面,简单探讨如何设计和实现具有良好扩展性的 AIGC 产品工程架构;另一个是从一个 AIGC 创业公司的角度来看,如何基于开源模型做好 AIGC 产品工程架构的扩展性。

1. 扩展性为何是 AIGC 产品的核心需求?

AIGC 产品的架构设计不同于传统的互联网系统,其扩展性的需求来源于以下几个方面:

  1. 模型规模与复杂性:AIGC 的核心是大规模预训练模型(如 GPT、Stable Diffusion 等)。这些模型通常包含数十亿甚至数千亿参数,对计算资源和存储的要求极高。
  2. 用户需求的多样性:用户可能会要求生成不同风格的内容,甚至需要定制化的模型,这对系统的灵活性提出了更高要求。
  3. 实时性和吞吐量:在实际业务场景中,AIGC 产品需要在高并发情况下保持生成内容的低延迟,同时保证生成结果的质量。因为 AIGC 产品的生成速度很慢,无法做到秒级的生成,从而导致单机服务的吞吐量很低,一定存在某种意义上的排队状态,如果一个用户大量生成可能会形成事实意义上的攻击行为。
  4. 跨领域扩展:AIGC 产品可能需要支持多种模态(文本、图像、音频等)和多种语言,这要求系统具有良好的可扩展性以支持多模态任务。
  5. 成本控制与效率优化:随着用户规模的扩大,系统需要能够动态调整计算资源,以实现性能与成本之间的平衡。而 AIGC 的成本大头在于 GPU 机器的成本,如何在用户体验和成本之间保持平衡是需要考虑的点。

2. AIGC 产品工程架构扩展性的核心设计原则

在设计 AIGC 产品的工程架构时,需要遵循以下核心原则:

  1. 模块化设计:将系统划分为多个独立的模块(如模型训练、推理服务、数据存储、任务调度等),以便于单一模块的优化和扩展。例如,将模型推理与任务高度分离,使两者可以独立扩展。

  2. 分布式架构:采用分布式架构以支持横向扩展。随着用户量或计算需求的增长,可以通过增加节点的方式扩展系统能力,而不是依赖单点硬件的性能提升。分布式部署不仅仅是在应用服务层面,在模型推理层面也一样。

  3. 无状态化服务:AIGC 推理服务天生自带无状态逻辑,我们在实际架构过程中不要将状态引入到推理服务中,如任务状态等,以让服务实例可以动态扩缩容,便于应对高并发请求。

  4. 异步与事件驱动:通过消息队列或事件驱动架构(如 Kafka、RabbitMQ),解耦系统中的各个模块,减少同步调用的阻塞问题,提高系统的弹性和吞吐能力。

  5. 弹性调度:利用容器编排工具(如 Kubernetes)实现计算资源的弹性调度,根据负载动态调整资源分配。或者使用云的弹性能力,如 Serverless 或者定制的 GPU 弹性调度服务。这些都要求上面的无状态及分布式架构先落地。

  6. 可观测性:构建完善的监控和日志系统,确保能够实时监测系统性能,定位和解决瓶颈问题,或者定位用户的问题。因为 AIGC 现在本身会存在较大的抽卡情况,有时很难复现一些 badcase,更加需要有完善的日志来辅助定位。

3. AIGC 产品架构扩展性的关键技术实现

3.1 数据处理的扩展性

AIGC 产品的数据处理链路通常包括数据采集、清洗、存储和分发。要确保数据处理的扩展性,需要关注以下几点:

  • 数据存储设计:使用分布式存储系统(如 HDFS、Ceph)以应对海量数据存储需求,确保数据存取的高效性和可靠性。
  • 数据管道工具:采用 Apache Airflow、Flink 等工具构建可扩展的数据处理管道,支持流式和批量处理。
  • 缓存机制:对于频繁访问的数据(如热词、模型中间结果),可以引入 Redis 或 Memcached 等缓存系统,加快数据访问速度。

3.2 模型管理的扩展性

模型是 AIGC 产品的核心,模型管理的扩展性直接影响系统性能。

  • 模型版本管理:通过模型仓库对模型进行版本化管理,支持模型的快速切换与回滚。
  • 模型加载优化:采用分布式推理框架(如 TensorRT、DeepSpeed),实现模型的分片加载和分布式推理,避免单节点内存瓶颈。
  • 多模型支持:通过模型路由机制,根据请求动态选择最适合的模型执行推理任务。多模型支持需要有更多一到两层的业务抽象,以达到多模型支持的灵活性和扩展性。

3.3 推理服务的扩展性

推理服务是 AIGC 产品的性能瓶颈所在,优化其扩展性是关键。

  • GPU/TPU 弹性调度:结合 Kubernetes,实现 GPU/TPU 资源的动态分配,提高推理任务的资源利用率。或者使用云的弹性能力,如 Serverless 或者定制的 GPU 弹性调度服务。这些都要求上面的无状态及分布式架构先落地。
  • 批量推理:通过批处理(batching)技术,合并多个用户请求,减少推理调用的频率,提升吞吐量。批量处理需要在用户量达到一定级别后才能使用。
  • 压缩与加速:使用模型剪枝、蒸馏和量化等技术,减少模型的计算开销,提升推理速度。对于推理模型的优化需要有实力的公司才能进行。

3.4 计算资源的扩展性

AIGC 产品对计算资源的需求波动较大,合理的资源调度是扩展性的基础。

  • 动态扩展计算资源:结合云服务(如 AWS、Azure、GCP)或混合多云架构,根据业务负载动态调整计算资源。
  • 多级资源池:划分不同优先级的资源池,例如将高优先级任务分配到独占资源池,低优先级任务分配到共享资源池,以提高资源利用率。如我们常见的开会员能加速。
  • 边缘计算:对于部分低延迟需求的任务,可以通过边缘节点分担中心计算的压力。如将一些计算和推理任务放到端来进行,以音频为例,在端上做 TTS 是一种方案,或者一些视频的逻辑,AIGC 的生成并不是最终的视频,可能是视频生成过程中的关键参数,而最终视频的生成在端上进行。

3.5 服务治理与弹性扩展

在微服务架构下,服务治理和弹性扩展对系统的稳定性至关重要。

  • 服务发现与负载均衡:结合服务网格实现服务的自动发现及流量分配,避免单点故障。
  • 弹性扩缩容:设置自动扩缩容策略,例如根据 CPU/GPU 利用率或请求队列长度动态调整服务实例数量。
  • 限流与降级:在高负载情况下,通过限流和降级机制保护核心服务,避免系统崩溃。

4. AIGC 生图项目的扩展性

以上是一些大的概念,或者一些原则方向性的逻辑,落到具体的业务场景,以一个实际的 AIGC 生图项目为例,假设其底层为常见的 SD 或者 Flux 都有,那如何做产品工程架构,以能保障其扩展性。

这类项目的核心挑战在于如何构建一个高效、灵活且可持续扩展的产品工程架构,以满足不断变化的业务需求和技术迭代。

4.1 核心问题

生图项目的扩展性需要解决以下核心问题:

  1. 吞吐量低:当前生成模型对计算资源依赖较高,单次生成往往需要显著的 GPU 高性能算力支持,导致无法高效处理大量用户请求。随着用户量级的增长,模型吞吐量成为主要瓶颈。
  2. 成本高:模型推理和训练成本居高不下。无论是运行在云端的 GPU 集群,还是部署在本地的高性能硬件,都会带来显著的成本压力,尤其在大规模业务落地时,成本问题显得尤为严峻。
  3. 需求多样性:用户需求逐渐从简单的图像生成转向多样化场景,例如特定风格的图片生成、分辨率调整、多模态输入(如文本+草图生成图像)等。这要求系统具备灵活的适配能力,同时支持快速开发和迭代。

4.2 解决方案:排队系统

在 AIGC 生图项目中,吞吐量低的主要表现之一是用户请求大量堆积,导致排队时间过长,进而影响用户体验。排队系统的设计目的是优化任务处理流程,在有限的计算资源下尽量提高效率,同时保证任务的公平性和优先级处理。以下是排队系统设计的核心思路:

1. 请求分类与优先级划分

为了更好地管理排队任务,需要对请求进行分类和优先级划分:

  • 实时任务 vs 异步任务
    根据业务需求,将任务分为实时任务(需立即返回结果)和异步任务(允许较长的处理时间)。简单一些,一些前置的需求,需要快速处理的,如抠图这种是实时任务,走同步等待返回的逻辑,而 SD 生成是异步任务,走任务排队系统。

  • 用户优先级
    不同用户可以设置不同的优先级,例如:

    • 普通用户:默认优先级,排队处理。
    • 高级用户(如付费用户):分配更高优先级,减少等待时间。
  • 任务复杂度
    根据任务的资源消耗(如分辨率高低、生成图片数量等),对任务进行复杂度打分,优先处理低资源消耗的任务,从而提升整体吞吐量。

2. 任务队列设计

任务队列是排队系统的核心,通常可以考虑以下设计思路:

  • 多队列模型

    • 按优先级划分多个队列(如高优先级队列、普通队列、低优先级队列)。
    • 不同队列分配不同的资源比例。例如,高优先级队列占用 70% 的算力资源,普通队列占 20%,低优先级队列占 10%。
  • 队列动态调整
    根据系统负载和当前任务积压情况,动态调整各队列的资源分配。例如,在高优先级队列空闲时,可以临时分配部分资源处理普通队列任务。

  • 限流机制
    在入口处对用户请求进行限流,限制单用户的请求频率,避免某些用户的高频请求导致系统过载。

3. 调度策略

任务调度是排队系统的关键,合理的调度策略可以最大化资源利用率并减少等待时间:

  • 优先级调度

    • 按任务优先级从高到低依次分配资源。
    • 对于相同优先级的任务,采用先进先出(FIFO)原则。
  • 时间片轮转
    为不同优先级的队列分配时间片,避免低优先级任务长期得不到处理。

  • 批量处理
    对于类似需求的任务(如分辨率相同的图片生成),可以将其合并为一个批量任务,利用模型的并行能力(如 GPU 的批次处理)提升吞吐效率。

4. 任务状态管理

为了保证任务从排队到完成的全流程可控,需要设计任务状态管理系统:

  • 常见任务状态:

    • 等待中(Queued):任务已进入队列,等待分配资源。
    • 处理中(Processing):任务已分配资源,正在执行。
    • 已完成(Completed):任务处理完成,结果已返回。
    • 失败/重试(Failed/Retrying):任务因故失败,可根据策略进行重试。
  • 状态监控与通知:
    通过后台系统实时监控任务状态,并向用户提供任务进度反馈(如显示“等待中,预计还需 30 秒”)。

5. 异步排队与回调机制

对于非实时任务,采用异步排队机制可以缓解吞吐量压力,同时提高用户体验:

  • 异步排队
    用户提交任务后立即返回「任务已提交」的响应,任务进入队列等待处理。

  • 任务回调
    任务完成后,通过回调接口或通知系统(如 Webhook、短信、邮件)向用户发送结果,避免用户长时间等待。

6. 分布式队列与扩展性

为支持大量并发请求和高吞吐量,可采用分布式队列技术:

  • 消息队列工具
    使用 RabbitMQ、Kafka 或 Redis 等分布式消息队列框架,确保任务队列的高可用性和可扩展性。

  • 水平扩展
    随着任务量增加,可以通过增加队列节点或任务处理节点的方式,实现系统的水平扩展。

  • 队列持久化
    为防止任务队列因系统故障丢失,可对任务队列进行持久化存储(如写入数据库或磁盘)。

7. 示例架构

以下是一个典型的排队系统架构示意:

+--------------------+
|   用户请求入口     |
|  (Web/App/API)     |
+--------------------+
          |
          v
+--------------------+
|   限流与分类模块   |
+--------------------+
          |
          v
+--------------------+    +----------------+
|   高优先级队列     | -->| 高优先级处理器 |
+--------------------+    +----------------+
          |
          v
+--------------------+    +----------------+
|   普通任务队列     | -->| 普通任务处理器 |
+--------------------+    +----------------+
          |
          v
+--------------------+    +----------------+
|   低优先级队列     | -->| 低优先级处理器 |
+--------------------+    +----------------+

4.3 分层架构

AIGC 系统的分层架构将复杂的生成任务逐层拆解,从底层技术实现到最终用户体验,形成一个职责清晰的完整闭环。这种架构不仅能够提高系统的可扩展性,还能为不同角色的参与者(算法工程师、设计师、产品运营和用户)提供明确的接口和关注点。以下是四层架构的详细描述:

1. 模型层(面向算法工程师)

模型层是整个 AIGC 系统的核心技术基础,直接负责生成内容的能力,其职责主要包括:

  • 统一模型 API
    提供对各种生成模型(如 Stable Diffusion、LoRA、DreamBooth)的统一接口,方便系统调用,避免直接暴露模型内部复杂性。通过统一 API,可以实现对不同模型的无缝替换和升级。

  • 参数管理与默认值设定
    提供模型参数的灵活配置(如生成质量、分辨率、样式等),同时设定合理的默认值,降低上层使用者的学习和操作成本。

  • 适配多样化需求
    模型层需要处理各种输入需求(如文本描述、图像提示、草图等),并生成多样化的输出(如高分辨率图像、特定风格的图片等),从而满足不同场景的要求。

  • 优化与扩展
    支持模型的持续优化(如蒸馏、量化)和扩展(如引入新模型或定制化模型训练),以应对性能和功能需求的变化。

核心任务
提供高效、灵活的「生成能力」,同时为上层的管线和产品层提供稳定的技术支撑。

2. 管线层/模板层(面向设计师)

管线层/模板层是模型层与产品/场景层的桥梁,其核心职责是将底层模型的能力组织成可复用、可扩展的生成逻辑。它的关键特点包括:

  • 模型组合与调度
    支持多模型的组合调用,例如通过 Stable Diffusion 生成一张初始图像,再通过 LoRA 微调生成特定风格的版本。管线层负责定义这些流程并确保执行的顺序与逻辑一致。

  • 输入输出的格式化
    对输入(如文本、图像、参数)进行预处理,并将模型层的输出标准化为产品层可以直接使用的形式。这样可以减少各层之间的耦合,提高系统稳定性。

  • Prompt 模板与参数优化
    针对特定的生成需求(如二次元风格、古风艺术),设计 Prompt 模板和参数默认值,确保生成结果的质量和一致性。通过管线层的优化,可以让不同风格或场景的生成逻辑更加清晰、易用。

  • 多场景适配
    通过灵活的管线配置,将复杂的生成逻辑抽象化,适配不同的业务场景。例如,将生成逻辑切分为“基础内容生成”和“后期优化”两个阶段,方便业务团队快速调整。

核心任务
将模型的底层能力抽象为可复用的生成流程,并为产品/场景层提供灵活的接口。

3. 产品/场景层(面向运营)

产品/场景层是 AIGC 系统面向具体业务场景的实现层,负责把技术逻辑包装成用户可以直接使用的功能。其主要职责包括:

  • 场景化产品设计
    基于管线层定义的生成逻辑,创建针对特定场景的产品功能。例如,「生成二次元角色」场景可以提供角色描述、表情选择等参数化的输入选项,而「自然风景生成」场景则可以让用户选择天气、时间、色调等。

  • Prompt 模板与参数预设
    针对不同的用户群体(如普通用户、专业设计师),提供预设的 Prompt 模板和参数设置,使用户能够快速生成高质量结果,同时降低学习成本。

  • 用户反馈与产品优化
    收集用户生成内容的反馈数据,并基于这些数据对产品的 Prompt 模板、生成逻辑和参数配置进行持续优化,以提升用户体验和生成效果。

  • 易用性与封装
    将复杂的后台生成逻辑封装为简单直观的用户操作界面(UI)。例如,提供滑块或选项卡让用户调整风格,而不需要直接修改复杂的参数。

核心任务
将技术能力转化为“场景化生成”功能,使用户能以简单的方式完成复杂的内容创作。

4. 范例层(面向用户)

范例层是 AIGC 系统与终端用户的交互窗口,通过直观的案例和模板引导用户快速理解和使用产品,其主要职责包括:

  • 范例展示
    提供一系列精心设计的生成案例,展示系统的最佳生成效果。例如,展示不同风格的图片生成案例(卡通、写实、艺术风格等),帮助用户了解系统的能力。

  • 快速上手模板
    针对典型场景或用户需求,提供一键生成模板。例如,“生成梦幻城堡”模板可以预设场景描述和风格参数,用户只需简单调整即可生成理想结果。

  • 用户定制化支持
    允许用户基于范例进行自定义调整,例如修改 Prompt 描述、调整生成细节,帮助用户快速实现个性化需求。

  • 引导与教育
    通过范例和案例,直观地引导用户理解 Prompt 的写法、参数的作用等,降低使用门槛。

核心任务
通过直观的示例和模板设计,帮助用户快速上手生成内容,并展示产品的最佳能力。

5. 分层架构的价值

这种分层架构设计清晰地将系统职责划分为四个层次,每一层的关注点和目标都非常明确:

  1. 模型层:提供底层的生成能力,重点解决算法实现与性能优化问题。
  2. 管线层:负责将底层能力组织成高效的生成逻辑,适配多场景需求。
  3. 产品/场景层:将技术逻辑转化为场景化功能,满足用户的实际业务需求。
  4. 范例层:通过直观的案例和模板,降低用户的学习门槛,提升产品易用性。

这种架构从技术到用户体验形成闭环,不仅提升了系统的扩展性与灵活性,还明确了不同角色(算法工程师、设计师、运营、用户)在系统中的职责分工,为 AIGC 系统的持续迭代与优化提供了良好的基础。

5. 小结

在 AIGC 技术迅猛发展的背景下,扩展性问题不仅是一项工程挑战,更是对技术哲学和商业逻辑的深刻考验。作为生成式 AI 的核心能力,扩展性直接影响系统能否适应未来需求的变化,也决定了企业在技术迭代与资源约束下的生存能力。它的本质并非仅仅追求更强的性能,而是如何在有限的资源下实现对复杂需求的灵活响应。这种能力不仅关乎技术架构的设计,更体现了对系统可持续性和创新潜力的深刻理解。

扩展性并非一成不变的技术标准,而是动态平衡的艺术。它要求在性能、成本、用户体验之间找到最佳交点,同时具备应对不确定性的弹性。随着用户需求的多样化和业务场景的复杂化,AIGC 产品的扩展性不仅需要解决当前的瓶颈,更要为未来的可能性预留空间。技术的价值不在于一时的领先,而在于能否构建一个经得起时间考验、能够持续演进的系统。

在更深层次上,扩展性不仅仅是技术问题,也是企业战略的体现。它决定了技术的边界、产品的规模以及用户体验的高度。当技术走向规模化应用时,扩展性已经不再只是代码和架构层面的设计,而是对企业如何在市场竞争中实现长期主义的深度思考。真正优秀的扩展性设计,不仅解决当下的问题,更为技术创新与业务增长打开了无限可能。