30.3 私有云部署

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30.3.1 私有云部署概述

私有云部署是将 Claude Code 部署在企业内部的数据中心，由企业自行管理和维护。私有云部署具有数据安全、合规性高、可控性强等特点。

30.3.1.1 私有云优势

数据安全：数据存储在企业内部
合规性高：符合行业法规要求
可控性强：企业完全掌控基础设施
性能稳定：不受外部网络影响
定制化：可根据需求定制部署

30.3.1.2 私有云挑战

初始投资高：需要购买硬件和软件
维护成本高：需要专业团队维护
部署周期长：需要搭建基础设施
扩展性有限：受硬件资源限制

30.3.2 私有云架构设计

30.3.2.1 虚拟化架构

30.3.2.2 软件定义架构

30.3.2.3 混合架构

30.3.3 私有云平台选择

30.3.3.1 VMware 部署

30.3.3.2 OpenStack 部署

30.3.3.3 KVM 部署

30.3.4 私有云部署流程

30.3.4.1 基础设施规划

# 基础设施规划

## 硬件需求
- 服务器：2 台以上
- 存储：SAN/NAS
- 网络：交换机、路由器

## 软件需求
- 虚拟化软件：VMware/KVM
- 操作系统：Linux/Windows
- 管理软件：vCenter/OpenStack

30.3.4.2 硬件采购

# 服务器采购
# CPU：Intel Xeon Gold
# 内存：128GB RAM
# 存储：1TB SSD
# 网络：10Gbps NIC

30.3.4.3 虚拟化部署

# VMware 部署
# 安装 ESXi
# 配置 vCenter
# 创建虚拟机

# OpenStack 部署
# 安装 OpenStack
# 配置服务
# 创建实例

30.3.4.4 应用部署

# Docker 部署
docker build -t claude-code .
docker run -d claude-code

# Kubernetes 部署
kubectl apply -f deployment.yaml

30.3.4.5 配置管理

# Ansible 配置
---
- name: Deploy Claude Code
  hosts: all
  tasks:
    - name: Install dependencies
      apt:
        name: python3
        state: present

30.3.4.6 测试验证

# 功能测试
curl http://claude-code/api/v1/generate

# 性能测试
ab -n 1000 -c 100 http://claude-code/api/v1/generate

# 安全测试
zap-baseline.py -t http://claude-code

30.3.5 私有云安全

30.3.5.1 物理安全

30.3.5.2 网络安全

30.3.5.3 数据安全

30.3.6 私有云性能优化

30.3.6.1 资源优化

class ResourceOptimizer:
    def __init__(self):
        pass
    
    def optimize(self, infrastructure):
        # 优化资源分配
        infrastructure = self.optimize_cpu(infrastructure)
        infrastructure = self.optimize_memory(infrastructure)
        infrastructure = self.optimize_storage(infrastructure)
        return infrastructure

30.3.6.2 网络优化

class NetworkOptimizer:
    def __init__(self):
        pass
    
    def optimize(self, network):
        # 优化网络性能
        network = self.optimize_bandwidth(network)
        network = self.optimize_latency(network)
        network = self.optimize_security(network)
        return network

30.3.7 私有云监控

30.3.7.1 基础设施监控

class InfrastructureMonitor:
    def __init__(self):
        pass
    
    def monitor(self, infrastructure):
        # 监控基础设施
        metrics = {
            'cpu_usage': self.monitor_cpu(infrastructure),
            'memory_usage': self.monitor_memory(infrastructure),
            'storage_usage': self.monitor_storage(infrastructure)
        }
        return metrics

30.3.7.2 应用监控

class ApplicationMonitor:
    def __init__(self):
        pass
    
    def monitor(self, application):
        # 监控应用性能
        metrics = {
            'response_time': self.monitor_response_time(application),
            'throughput': self.monitor_throughput(application),
            'errors': self.monitor_errors(application)
        }
        return metrics