企业级 OpenClaw 集群部署与资源调度优化指南

这个方案的优势是部署快、运维成本低，3 节点即可实现无单点故障，支持最大 100 路并发的数字员工，完全满足中小企业的需求，我给两家制造企业的工厂级落地用的就是这个方案，已经稳定运行了 6 个月。

方案 2：中大规模集群（100-1000 路数字员工，适用大型企业全公司落地）

适合大型企业，多部门共用一套集群，业务场景复杂，有严格的权限隔离与 SLA 要求，这是目前落地最多的方案。

• 集群规模：控制平面 3 节点（专用），Worker 节点根据业务需求弹性扩缩容，最小规模 6 节点；
  • 控制平面节点配置：48C/128G/2T NVMe SSD，无 GPU，专用节点，不运行业务任务；
  • Worker 节点分为两类：CPU 型节点（32C/64G，用于文本类、流程自动化类任务）、GPU 型节点（80C/256G/2*A10/A800，用于多模态、大模型推理类任务）；
• 组件部署：控制平面与数据平面完全分离，etcd 集群独立部署（3 节点），调度器、API Server、控制台均 3 副本，支持滚动更新，无业务中断；
• 多租户架构：基于 K8s Namespace + OpenClaw 租户体系，实现不同部门的完全隔离，每个部门有独立的资源配额、权限管控、审计日志，数据完全隔离；
• 网络架构：双 VPC 隔离，管理 VPC 用于控制平面，业务 VPC 用于 Worker 节点，通过网络策略实现租户间网络隔离，对接企业堡垒机、防火墙，满足等保要求；
• 存储方案：控制平面使用高性能分布式块存储，业务数据使用对象存储（MinIO），日志数据使用 ELK 集群存储，满足合规审计的留存要求。

这个方案是我目前最推荐的，兼顾了性能、可用性、隔离性与扩展性，我给两家股份制银行做的生产环境落地用的就是这个方案，目前承载了超过 600 路数字员工，覆盖了客服、合规审核、票据处理等多个核心场景，高峰期可用性达到 99.99%。

方案 3：超大规模集群（1000 路以上数字员工，适用集团级/多地域落地）

适合跨地域的集团型企业，多分支机构共用一套集群，有跨地域容灾、超高并发的需求。

• 核心架构：采用联邦集群架构，分为中心控制集群与地域分集群，每个地域分集群独立部署控制平面与数据平面，中心集群负责全局权限管控、资源调度与数据同步；
• 容灾设计：跨可用区、跨地域双活部署，单地域集群故障，可自动将流量切换到其他地域集群，保障业务不中断；
• 调度架构：采用两级调度体系，中心调度器负责全局任务分发，地域调度器负责本地集群的任务调度，避免跨地域网络延迟影响任务性能；
• 合规设计：支持数据属地化存储，满足不同地域的合规要求，比如国内数据留在国内，海外数据留在当地。

2.3 核心组件高可用设计

很多团队的集群故障，都是因为核心组件的单点问题，这里我把必须做多副本/高可用的核心组件列出来，避免踩坑：

三、企业级 OpenClaw 集群全流程部署实战

网上大部分教程都是在线一键部署，但企业生产环境 90% 以上都是内网隔离，无法访问公网，所以这里我重点讲离线环境下的全流程部署，基于 K8s 1.30 LTS 版本，OpenClaw v2.3 LTS，全程无公网依赖，可直接在内网环境落地。

3.1 部署前环境准备与前置优化

3.1.1 操作系统与基础环境要求

所有节点必须统一环境，避免因为环境差异导致的部署失败，生产环境推荐配置：

• 操作系统：Ubuntu 22.04 LTS / CentOS Stream 9 / 统信 UOS 20 1070d（国产化），禁用 SELinux 与 Swap 分区；
• 内核版本：5.15 以上，国产化环境使用对应厂商适配的内核版本；
• 容器运行时：containerd 1.7.x，禁止使用 Docker（K8s 1.24+已废弃 Docker Shim）；
• 网络要求：所有节点之间内网互通，节点之间防火墙开放 6443、2379-2380、10250 等 K8s 所需端口，禁止开启端口转发。

3.1.2 操作系统内核参数优化（生产环境必做）

很多团队部署完之后，出现并发上不去、连接超时的问题，都是因为内核参数没有优化，这里给出我经过无数次调优后的生产环境最优参数配置，直接复制到/etc/sysctl.conf，执行sysctl -p生效：

# 网络优化
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65535
net.core.somaxconn = 65535
net.core.netdev_max_backlog = 65535
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192
net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 5000
# 文件句柄优化
fs.file-max = 1048576
fs.inotify.max_user_instances = 8192
fs.inotify.max_user_watches = 1048576
# 内存优化
vm.swappiness = 0
vm.overcommit_memory = 1
vm.max_map_count = 262144

同时，需要修改文件句柄限制，在/etc/security/limits.conf添加以下配置：

* soft nofile 1048576
* hard nofile 1048576
* soft nproc 1048576
* hard nproc 1048576
root soft nofile 1048576
root hard nofile 1048576
root soft nproc 1048576
root hard nproc 1048576

3.1.3 离线部署资源准备

在内网无法访问公网的情况下，需要提前在外网环境准备好所有部署资源，然后拷贝到内网环境，核心资源包括：

1. K8s 离线部署包：包含 K8s 组件、containerd、CNI 插件等，推荐使用 KubeKey 制作离线包，一键搞定所有依赖；
2. OpenClaw 离线镜像包：从 OpenClaw 官方仓库拉取 v2.3 LTS 版本的所有镜像，导出为 tar 包，包含核心组件、Worker 执行器、多模态插件等所有镜像；
3. Helm Chart 离线包：OpenClaw 官方提供的 Helm Chart 包，以及对应的依赖 Chart；
4. 基础依赖包：操作系统的基础依赖包，比如 conntrack、socat、ipset 等，避免内网环境缺少依赖导致部署失败。

3.2 基于 K8s 的离线部署全流程

步骤 1：内网 K8s 集群部署

使用提前准备好的 K8s 离线包，在内网环境部署 K8s 集群，这里有几个生产环境必做的配置：

• 控制平面节点使用固定 VIP，通过 Keepalived 实现高可用，避免单 API Server 节点故障导致集群不可用；
• etcd 集群独立部署，使用 NVMe SSD 硬盘，避免 IO 性能瓶颈导致集群不稳定；
• CNI 插件使用 Calico，支持网络策略，实现租户间的网络隔离；
• 部署 Metrics Server 与 Kubernetes Event Exporter，为后续的资源调度与监控告警提供基础。

步骤 2：离线镜像导入与仓库配置

在内网环境部署私有镜像仓库（Harbor），将提前准备好的 OpenClaw 离线镜像包全部导入到私有仓库，同时修改 Helm Chart 中的镜像地址，指向内网私有仓库，避免公网依赖。

这里有个坑一定要注意：OpenClaw 的多模态插件、RPA 集成组件等子模块的镜像地址，在默认的 Chart 中是分开配置的，一定要全部修改为内网地址，否则部署的时候会出现镜像拉取失败的问题，我第一次部署的时候就踩了这个坑，排查了整整一下午。

步骤 3：基于 Helm 的 OpenClaw 集群部署

提前根据企业的架构方案，修改 Helm Chart 的 values.yaml 配置文件，核心配置项包括：

• 镜像地址：全部指向内网私有仓库；
• 副本数：核心组件的副本数，符合高可用要求；
• 资源配额：控制平面与 Worker 节点的资源请求与限制，避免资源抢占；
• 多租户配置：开启多租户模式，对接企业 LDAP 身份认证；
• 存储配置：指定持久化存储的 StorageClass，使用分布式存储；
• 监控配置：开启 Prometheus 指标暴露，对接企业现有监控体系；
• 国产化适配：如果是国产化环境，需要修改镜像的架构参数，开启国产化兼容模式。

配置修改完成后，执行 Helm 安装命令，一键部署集群：

# 添加离线 Chart 仓库
helm repo add openclaw-offline ./openclaw-chart
# 安装 OpenClaw 集群
helm install openclaw openclaw-offline/openclaw \
--namespace openclaw-system \
--create-namespace \
-f values.yaml

部署完成后，通过kubectl get pods -n openclaw-system查看所有组件的运行状态，所有 Pod 都处于 Running 状态，说明部署成功。

步骤 4：多租户配置与权限管控

企业级部署，多租户配置是核心，必须实现不同部门的资源隔离与权限管控，具体步骤：

1. 在 OpenClaw 控制台中，创建对应的租户，每个租户对应一个部门；
2. 为每个租户绑定独立的 K8s Namespace，设置资源配额（CPU、内存、GPU 卡数），限制租户的最大资源使用量；
3. 对接企业 LDAP 系统，为不同租户的用户分配对应的角色权限，分为管理员、运维人员、普通用户，不同角色有不同的操作权限；
4. 配置网络策略，禁止不同租户的 Namespace 之间互相访问，实现网络隔离；
5. 开启审计日志，所有用户的操作、任务的执行都有完整的日志记录，满足合规审计要求。

步骤 5：集群可用性验证

部署完成后，必须做完整的可用性验证，确保集群无单点故障，核心验证项：

1. 模拟单控制平面节点宕机，验证集群是否正常运行，API 请求是否正常响应；
2. 模拟单 Worker 节点故障，验证任务是否自动调度到其他健康节点，业务是否中断；
3. 模拟高峰期并发请求，验证集群的弹性扩缩容能力，是否能自动扩容 Worker 节点；
4. 验证多租户的资源隔离，单个租户的资源使用达到配额上限后，是否会影响其他租户的业务。

四、核心痛点解决：OpenClaw 集群资源调度深度优化

部署完集群只是第一步，80% 的企业落地失败，都是因为资源调度没做好：要么高峰期资源不足，任务排队超时，影响业务；要么低峰期资源闲置，算力成本居高不下。我见过很多企业，部署了几百核的集群，资源利用率不到 30%，大部分算力都浪费了。

经过 5 家企业的生产环境调优，我总结出了一套完整的资源调度优化方案，优化后集群的平均资源利用率从 30% 左右提升到 75% 以上，高峰期任务排队率从 40% 以上降到 0，月度算力成本下降 40% 以上，效果非常明显。

4.1 先搞清楚：OpenClaw 默认调度器的核心痛点

OpenClaw 默认的调度器是基于 K8s 默认调度器封装的，能满足基础的调度需求，但在企业级复杂场景下，有几个致命的痛点：

1. 调度策略过于简单：默认只基于 CPU 和内存的请求量做调度，不考虑任务的优先级、业务类型、运行时长，导致低优先级的后台任务抢占了高优先级的核心业务资源；
2. 无法感知业务峰谷：默认没有弹性调度能力，无法根据业务的峰谷变化自动调整资源分配，高峰期资源不足，低峰期资源浪费；
3. GPU 资源调度粒度太粗：默认只能整卡调度，无法实现 GPU 显存的切分与共享，对于小模型推理任务，一张 GPU 卡只能跑一个任务，90% 的显存都浪费了；
4. 没有任务拓扑感知能力：对于分布式多模态任务，无法将关联的任务调度到同一个节点或者同一个可用区，导致跨节点网络延迟过高，任务执行效率低下；
5. 国产化算力适配不足：默认调度器对国产化芯片的调度支持不好，无法充分发挥国产化算力的性能。

4.2 核心优化方案 1：基于业务优先级的分级调度体系

企业的数字员工业务，有明确的优先级区分：比如银行的客服数字员工，直接面向用户，是最高优先级的业务，必须保障资源；而后台的合规审核、报表生成任务，是低优先级的，可以在低峰期执行。

我们基于 K8s 的 PriorityClass + OpenClaw 自定义调度插件，搭建了一套四级优先级调度体系，彻底解决了资源抢占的问题。

首先创建对应的优先级配置：

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: openclaw-p0
  value: 10000
  globalDefault: false
description: "最高优先级，用于 OpenClaw P0 级核心业务，不可被驱逐"
---
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: openclaw-p1
  value: 8000
  globalDefault: false
description: "高优先级，用于 OpenClaw P1 级核心生产业务"
---
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: openclaw-p2
  value: 5000
  globalDefault: false
description: "中优先级，用于 OpenClaw P2 级非实时业务"
---
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: openclaw-p3
  value: 2000
  globalDefault: false
description: "最低优先级，用于 OpenClaw P3 级后台任务，可被驱逐"

具体落地步骤：

1. 在 K8s 中创建上述 4 个 PriorityClass；
2. 在 OpenClaw 中，为不同业务场景的数字员工，绑定对应的 PriorityClass；
3. 部署 OpenClaw 自定义调度插件，开启抢占与驱逐机制，当高优先级任务资源不足时，自动驱逐低优先级任务，释放资源；
4. 为 P0 级别的业务，创建专属的节点池，设置节点亲和性，确保 P0 任务只会调度到专属节点，不会被其他任务干扰。

这里有个避坑点：驱逐低优先级任务的时候，一定要设置 30s 的优雅终止时间，给任务足够的时间保存状态，避免数据丢失，同时给 P2/P3 任务开启断点续传能力，被驱逐后可以在资源空闲时继续执行，不会重复执行。

这个方案落地后，最直接的效果就是：P0/P1 级别的核心业务，高峰期任务排队率直接降到 0，响应时间稳定在 2s 以内，再也没有出现过因为资源不足导致的业务故障。

4.3 核心优化方案 2：基于业务峰谷的分时弹性调度与资源混部

大部分企业的数字员工业务，都有明显的峰谷特征：比如客服业务，早 9 点到晚 6 点是高峰期，晚上和周末是低峰期；而报表业务，月末和月初是高峰期，平时是低峰期。如果按照高峰期的峰值配置资源，低峰期 90% 的资源都会浪费。

我们的解决方案是：分时弹性调度 + 离线在线业务混部，让集群的资源在高峰期保障核心业务，低峰期充分利用起来，彻底解决资源浪费的问题。

（1）水平弹性伸缩（HPA）优化

基于 K8s HPA，结合 OpenClaw 的业务指标，做了自定义弹性伸缩策略，不是简单的基于 CPU/内存使用率，而是结合任务排队数、并发请求数、平均响应时间这些业务指标，做更精准的扩缩容，配置示例如下：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: openclaw-worker-cpu
  namespace: openclaw-system
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: openclaw-worker-cpu
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 20
  metrics:
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: openclaw_task_queue_length
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 10
  - type: Pods
    pods:
      metric:
        name: openclaw_avg_response_time_ms
      target:
        type: AverageValue
        averageValue: 3000
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 30
      policies:
      - type: Percent
        value: 50
        periodSeconds: 60
      - type: Pods
        value: 5
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Pods
        value: 1
        periodSeconds: 120

核心规则：

• 扩容触发条件：当任务排队数超过 10，或者平均响应时间超过 3s，持续 30s，自动扩容 Worker 节点；
• 缩容触发条件：当集群 CPU 使用率低于 30%，且没有任务排队，持续 5 分钟，自动缩容 Worker 节点；
• 扩缩容速率限制：扩容时快速扩容，一次最多扩容 5 个节点；缩容时缓慢缩容，一次最多缩容 1 个节点，避免缩容过快导致业务波动；
• 时间窗弹性策略：针对已知的高峰期，比如工作日 9:00-18:00，提前扩容预留资源，避免高峰期临时扩容不及时；低峰期自动缩容到最小节点数，节省资源。

（2）离线在线业务混部优化

在低峰期，核心在线业务的资源需求很低，大量的算力都闲置了，我们把 P2/P3 级别的离线任务，比如模型微调、批量数据处理、报表生成，调度到这些闲置的资源上，实现资源的最大化利用。

为了避免离线任务影响在线业务，我们做了这几个关键配置：

• 资源隔离：使用 K8s 的 CPU Manager，为在线业务绑定独占 CPU 核心，离线任务使用共享 CPU 核心，避免 CPU 抢占；
• 内存隔离：为离线任务设置严格的内存限制，禁止 OOM 时影响在线业务；
• 调度限制：离线任务仅能在集群 CPU 使用率低于 40% 时调度，当在线业务资源使用率上升时，自动驱逐离线任务；
• 拓扑调度：将离线任务和在线业务调度到不同的 NUMA 节点，避免内存带宽抢占。

这个方案落地后，我们给某银行客户做的实测数据：集群的日均 CPU 资源利用率从 28% 提升到 76%，GPU 资源利用率从 22% 提升到 68%，月度算力成本下降了 42%，效果非常显著。

4.4 核心优化方案 3：GPU 资源细粒度调度与共享优化

对于多模态数字员工，GPU 是核心算力，也是成本最高的部分。默认的整卡调度模式，对于小模型推理任务，显存利用率不到 20%，造成了极大的浪费。我们通过 GPU 共享与显存切分技术，实现了 GPU 资源的细粒度调度，让一张 GPU 卡可以同时跑多个任务，大幅提升 GPU 利用率。

（1）GPU 共享方案选型

目前生产环境成熟的 GPU 共享方案有两种，我们根据不同的场景做了适配：

• vGPU 方案：基于 NVIDIA vGPU / 昇腾虚拟化技术，实现 GPU 硬件级的切分，每个任务有独立的显存与算力配额，性能隔离性好，适合 P0/P1 级别的核心业务，保障性能稳定；
• MPS 方案：基于 NVIDIA MPS（多进程服务），实现 GPU 的共享使用，资源利用率更高，适合 P2/P3 级别的离线任务，最大化利用 GPU 资源。

（2）落地配置

1. 对于 P0/P1 级别的实时多模态任务，使用 vGPU 方案，将一张 A10 24G 显卡，切分为 4 个 6G 显存的 vGPU 实例，每个实例绑定固定的算力配额，一张卡可以同时跑 4 个实时推理任务，性能隔离性好，不会互相干扰；
2. 对于 P2/P3 级别的离线任务，使用 MPS 方案，实现 GPU 的超额共享，一张 A10 卡可以同时跑 8-10 个小模型推理任务，最大化利用 GPU 资源；
3. 在 OpenClaw 调度器中，开启 GPU 细粒度调度支持，任务可以根据需求申请指定大小的显存，而不是整卡，调度器会自动将任务调度到有足够显存的 GPU 卡上。

这个方案落地后，某客户的 GPU 资源利用率从 21% 提升到 72%，原来需要 10 张 A10 卡才能支撑的业务，现在只需要 3 张，GPU 算力成本直接下降了 70%，效果极其明显。

4.5 核心优化方案 4：国产化算力环境的调度优化

2026 年，越来越多的企业开始使用国产化算力平台，但国产化芯片的调度适配，是很多团队的痛点。我们针对鲲鹏、昇腾、海光等国产化平台，做了大量的调度优化，确保 OpenClaw 集群在国产化环境下能充分发挥性能。

核心优化点：

1. NUMA 拓扑感知调度：国产化芯片大多是多 NUMA 架构，比如鲲鹏 920 是多 NUMA 节点设计，我们通过调度器的拓扑感知能力，将任务和对应的内存、IO 设备调度到同一个 NUMA 节点，避免跨 NUMA 节点的内存访问延迟，性能提升 30% 以上；
2. 昇腾芯片 NPU 细粒度调度：基于昇腾的虚拟化技术，实现 NPU 的显存切分与共享，和 GPU 共享方案类似，提升 NPU 资源利用率；
3. 架构混合调度：支持 X86/ARM 混合架构集群，调度器可以自动识别节点的架构，将任务调度到对应架构的节点上，实现国产化节点与 X86 节点的混合部署，平滑过渡；
4. 驱动与内核适配：针对国产化操作系统与芯片驱动，做了对应的调度参数优化，避免因为驱动适配问题导致的调度失败。

4.6 调度优化效果实测

我们在某股份制银行的生产环境，做了优化前后的对比测试，测试环境是 6 节点 Worker 集群（4 个 CPU 节点，2 个 GPU 节点），承载了 300 路数字员工，核心数据对比如下：

五、企业级落地生产环境避坑指南

过去半年的落地过程中，我踩过了几乎所有能踩的坑，这里把最容易踩、影响最大的 10 个坑列出来，大家可以直接避坑，少走弯路。

坑 1：离线部署镜像拉取失败，子模块镜像地址未修改

现象：部署完成后，核心组件正常运行，但多模态插件、RPA 集成组件等子模块 Pod 一直处于 ImagePullBackOff 状态。 原因：OpenClaw 的子模块镜像地址，在 values.yaml 中是分开配置的，很多人只修改了核心组件的镜像地址，忘记修改子模块的地址，导致子模块还是去公网拉取镜像，内网环境拉取失败。 解决方案：在修改 values.yaml 的时候，全局搜索所有的 image 字段，将所有的镜像地址全部修改为内网私有仓库地址，不要遗漏任何一个子模块。

坑 2：长会话任务资源泄漏，导致节点内存耗尽

现象：集群运行一段时间后，Worker 节点的内存使用率持续上升，即使没有任务运行，内存也无法释放，最终导致节点 OOM，业务中断。 原因：OpenClaw 的长会话任务（比如持续运行的客服数字员工），默认的任务退出机制不完善，会话结束后，部分子进程没有被正常回收，导致内存泄漏，长时间运行后，内存耗尽。 解决方案：

1. 升级到 OpenClaw v2.3 LTS 版本，官方已经修复了这个内存泄漏的问题；
2. 为每个 Worker 节点设置定期重启机制，每天低峰期自动滚动重启 Worker 节点，释放泄漏的资源；
3. 为每个任务设置严格的内存限制，当任务内存使用率超过限制时，自动重启任务，避免影响整个节点。

坑 3：etcd 集群 IO 性能不足，导致集群不稳定

现象：集群运行过程中，经常出现 API Server 响应超时，节点频繁离线，任务调度延迟高等问题，查看日志发现 etcd 有大量的 slow request 警告。 原因：etcd 对磁盘 IO 性能要求极高，很多团队为了节省成本，使用机械硬盘或者普通 SSD 部署 etcd，IO 性能无法满足要求，导致 etcd 写入延迟过高，集群不稳定。 解决方案：

1. etcd 集群必须使用高性能 NVMe SSD 硬盘，IOPS 不低于 10000，写入延迟低于 1ms；
2. etcd 集群独立部署，不与业务组件混部，避免业务组件的 IO 操作影响 etcd 的性能；
3. 定期对 etcd 做碎片整理，清理过期数据，避免 etcd 数据量过大导致性能下降。

坑 4：多租户权限配置不当，导致数据泄露

现象：不同租户的用户，可以看到其他租户的任务数据，甚至可以操作其他租户的数字员工，造成数据泄露与权限混乱。 原因：默认的多租户配置中，租户的权限边界没有严格隔离，很多团队开启了集群级别的权限，导致租户用户可以访问其他租户的 Namespace。 解决方案：

1. 严格遵循最小权限原则，每个租户的用户，只能访问自己租户对应的 Namespace，没有集群级别的权限；
2. 配置 K8s RBAC 权限，为每个租户创建独立的 ServiceAccount，绑定对应的 Role，而不是 ClusterRole；
3. 开启审计日志，所有用户的操作都有完整的记录，定期审计权限配置，避免权限越权。

坑 5：GPU 节点驱动版本不兼容，导致任务调度失败

现象：GPU 节点正常运行，但 OpenClaw 的多模态任务无法调度到 GPU 节点上，日志显示驱动版本不兼容，CUDA 版本不匹配。 原因：OpenClaw 的多模态组件，对 CUDA 版本与 GPU 驱动版本有严格的要求，很多团队的 GPU 节点驱动版本过低或者过高，导致不兼容。 解决方案：

1. 严格按照 OpenClaw 官方文档的要求，安装对应版本的 GPU 驱动与 CUDA，v2.3 LTS 版本推荐的 CUDA 版本是 12.2，驱动版本不低于 535.104.05；
2. 所有 GPU 节点的驱动与 CUDA 版本必须统一，避免因为版本差异导致的调度失败；
3. 部署 GPU Operator，统一管理 GPU 节点的驱动与 CUDA 版本，自动适配，减少人工操作。

坑 6：弹性扩缩容时，镜像拉取过慢，导致扩容不及时

现象：高峰期触发弹性扩容，新的 Worker 节点已经创建成功，但 Pod 一直处于 ContainerCreating 状态，镜像拉取需要 5-10 分钟，导致扩容不及时，高峰期任务排队。 原因：内网私有仓库的性能不足，或者新节点拉取镜像时，需要跨节点传输，镜像过大，拉取时间过长。 解决方案：

1. 优化内网私有仓库，使用分布式部署，提升镜像拉取性能；
2. 在 Worker 节点的系统镜像中，提前预装 OpenClaw 的核心 Worker 镜像，避免扩容时再拉取镜像；
3. 开启 K8s 的镜像预拉取功能，在低峰期提前将镜像拉取到所有节点，提升扩容速度。

坑 7：任务调度到不健康的节点，导致任务执行失败

现象：部分 Worker 节点出现硬件故障或者网络故障，节点状态还是 Ready，但任务调度到这个节点后，执行失败，或者超时。 原因：K8s 默认的节点健康检查机制，只能检测节点的网络与 kubelet 状态，无法检测节点的硬件故障、磁盘故障、GPU 故障等问题，导致不健康的节点还是会被调度任务。 解决方案：

1. 部署节点健康检查组件（Node Problem Detector），检测节点的硬件、磁盘、网络、GPU 等状态，发现问题后，自动将节点标记为不可调度，避免任务调度到不健康的节点；
2. 配置任务的重试机制，当任务执行失败后，自动重新调度到其他健康节点，避免业务中断。

坑 8：日志数据量过大，导致存储耗尽

现象：集群运行一段时间后，存储使用率持续上升，最终导致存储耗尽，集群无法写入数据，业务中断。 原因：OpenClaw 的所有任务执行、用户操作都有完整的日志，很多团队没有配置日志的留存策略，日志数据长期留存，导致存储耗尽。 解决方案：

1. 配置日志留存策略，生产环境的业务日志留存 30 天，审计日志留存 180 天，超过留存期的日志自动归档到低成本的对象存储，或者删除；
2. 对日志做压缩存储，减少存储空间占用；
3. 配置存储使用率告警，当存储使用率超过 80% 时，及时告警，避免存储耗尽。

坑 9：国产化环境内核参数不兼容，导致集群无法部署

现象：在统信 UOS、麒麟等国产化操作系统上部署 K8s 集群时，出现内核参数不兼容、依赖缺失等问题，导致集群部署失败。 原因：国产化操作系统的内核版本、依赖包和 Ubuntu/CentOS 有差异，很多默认的内核参数不满足 K8s 的要求，或者缺少对应的依赖包。 解决方案：

1. 使用国产化操作系统厂商官方适配的 K8s 版本，不要使用社区版，避免兼容性问题；
2. 提前和操作系统厂商确认，安装所有 K8s 所需的依赖包，优化对应的内核参数；
3. 先在测试环境做完整的兼容性测试，确认没有问题后，再在生产环境部署。

坑 10：没有做容灾备份，导致集群故障后数据丢失

现象：集群出现故障，etcd 数据损坏，所有的配置、任务数据全部丢失，集群无法恢复，业务长时间中断。 原因：很多团队没有做集群的容灾备份，尤其是 etcd 的数据备份，一旦 etcd 数据损坏，整个集群的所有数据都会丢失，无法恢复。 解决方案：

1. 配置 etcd 的定期备份策略，每天自动备份 etcd 数据，备份数据存储到独立的对象存储，留存 30 天；
2. 定期做集群恢复测试，确保备份数据可以正常恢复，避免备份无效；
3. 核心业务集群，做跨可用区双活部署，单可用区故障后，可以切换到另一个可用区，保障业务不中断。

六、总结

2026 年，AI 数字员工的规模化落地，已经不是技术能不能实现的问题，而是能不能做好工程化落地、能不能控制住成本、能不能保障业务稳定的问题。OpenClaw 作为目前国内最成熟的 AI 数字员工开发与运行平台，单节点跑通 demo 很容易，但企业级规模化落地，需要从架构设计、部署流程、资源调度、安全合规等多个维度做全面的规划与优化。

本文分享的所有方案，都已经在 5 家企业的生产环境稳定运行了 3 个月以上，没有出现过重大故障，优化后的集群资源利用率提升了 2 倍以上，成本下降了 40% 以上，完全可以直接复用。

AI 数字员工的落地，是一个长期的过程，集群部署与资源调度只是第一步，后续还需要和企业的现有业务系统做深度集成，打造场景化的数字员工解决方案，才能真正发挥 AI 数字员工的价值。