云猿生数据 PaaS 平台构建方案充分挖掘了 Kubernetes 生态的价值，通过 CNI（容器网络接口）和 CSI（容器存储接口）实现了网络和存储接口的统一，能够快速接入各种网络软硬件厂商和存储软硬件厂商的产品。目前云猿生数据的 PaaS 平台构建方案已经默认支持了 Calico、Cilium 等网络插件和本地盘、NAS、IP-SAN 等存储设备。除了使用 CNI 和 CSI 外，云猿生数据 PaaS 平台构建方案对常见数据引擎的拓扑结构和运维功能进行了抽象，成功控制了每一个新数据引擎接入的研发成本。

该抽象设计含有四层结构，其中 Cluster 对应不同数据引擎集群（比如 MySQL 集群），Component 对应数据引擎集群内的各种组件（比如 MySQL Server、MySQL Proxy），InstanceSet 对应组件内副本的角色（比如 主、备），Instance 应对具体的某个副本。借助这些概念，即使不懂数据引擎的实现细节，一个普通水平的研发工程师也能较高水平地快速实现数据引擎的部分管理功能。借助 CNI、CSI 和 KubeBlocks 的引擎抽象能力，云猿生数据 PaaS 平台构建方案成功拆解了 PaaS 平台的功能边界，降低了 PaaS 平台的迭代工作量和对技术专家的经验要求，保障客户以较小的投入获得更大的产出，实现可持续发展。

大多数 PaaS 平台采用了烟囱式架构，每种数据库引擎都是一个割裂的资源池，资源整体供给不足与局部浪费并存。云猿生数据 PaaS 平台构建方案采用了统一管理架构，通过混合部署技术实现了资源并池，扩大资源调度的范围，提升了资源使用的效率。云猿生数据 PaaS 平台构建方案还支持用户对集群副本的CPU、内存上下限进行灵活定义，根据业务等级提供独占、独享、共享三种类型的规格，帮助用户获得成本、性能和稳定性的最佳平衡。

在动态调度方面，云猿生数据 PaaS 平台构建方案采用智能调度算法，提供两种策略选择：一是平均利用所有主机的策略，通过均衡分布负载减少资源冲突；二是最多空闲主机的策略，集中使用部分主机资源，最大程度保留或下线空闲主机，从而提升整体集群利用率。通过这些技术手段，云猿生数据 PaaS 平台帮助客户获得了应对资源运营成本压力挑战的能力。