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Excalidraw 成本分摊计算：如何公平衡量每个用户的资源消耗

在现代分布式团队中，可视化协作早已不再是“锦上添花”的功能，而是日常工作的基础设施。无论是产品原型讨论、系统架构设计，还是敏捷回顾会议，一张随手可画的白板往往比文档更高效。正因如此，像Excalidraw这类手绘风格的开源白板工具迅速走红——它足够轻快、足够直观，又能无缝嵌入开发流程。

但当团队决定自建服务、部署私有化实例时，一个现实问题浮现出来：这个“人人可用”的工具，到底谁用得多？谁该为云账单多付几分？

这不只是财务问题，更是工程治理的一部分。如果不能量化每个人的资源消耗，就很难避免滥用、优化成本，甚至影响团队对工具的信任感。于是我们开始思考：能不能给每一次拖拽、每一条连线、每一次 AI 图形生成，都打上一个“成本标签”？

要回答这个问题，得先搞清楚 Excalidraw 是怎么跑起来的。

大多数企业不会直接使用 excalidraw.com，而是基于其开源代码构建自己的镜像，在内部网络或云平台上运行。这种部署方式通常采用 Docker 容器封装前端应用，并通过 Nginx 提供静态服务。协作能力则依赖外部后端，比如 Firebase 或自研 WebSocket 服务来同步画布状态。

# 示例 Dockerfile：构建 Excalidraw 镜像 FROM node:18-alpine AS builder WORKDIR /app COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build FROM nginx:alpine COPY --from=builder /app/dist /usr/share/nginx/html COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

这个多阶段构建过程确保最终镜像小巧且安全——只有必要的静态文件和 Web 服务器。启动后，用户通过浏览器访问即可进入白板界面。若开启协作模式，则需配置额外环境变量：

# docker-compose.yml 示例 version: '3' services: excalidraw: image: my-excalidraw:latest ports: - "8080:80" environment: - COLLABORATION=true - FIREBASE_PROJECT_ID=my-project

一旦多人接入同一房间，操作事件便通过实时通道广播，所有客户端保持视图一致。整个系统本质上是无状态的，数据可以存储在 URL 中（适合临时会话），也可以持久化到数据库中。

这类架构的优势显而易见：轻量、可控、可定制。相比 SaaS 版本，自建方案在数据隐私、扩展性和功能增强方面更具优势。

然而，自由也意味着责任。当你拥有整台服务器的控制权时，就必须面对一个问题：资源不是无限的，账单也不是凭空消失的。

那么，一个用户使用 Excalidraw 的时候，究竟消耗了哪些资源？

表面上看，它只是一个静态页面，加载几 MB 的 JS 和 CSS 文件而已。但在协作场景下，事情变得复杂得多：

• 每个活跃会话都会维持一个 WebSocket 连接；
• 每次笔画变动都要广播给其他成员，产生持续的小包流量；
• 如果启用了 AI 生成功能（例如输入“画一个微服务架构图”），还会触发 LLM API 调用；
• 后台容器始终占用内存与 CPU，哪怕没人操作；
• 长时间挂起的“僵尸会话”依然占据资源却不创造价值。

这些加在一起，构成了真实的运营成本。尤其是在按请求计费的云平台（如 Google Cloud Run 或 AWS Lambda）上，哪怕每次只花几分钱，积少成多也会成为一笔不小的开支。

所以，我们需要一种机制，把总体成本拆解到个体层面。目标不是“精确到小数点后六位”，而是建立一个合理、透明、可执行的成本归因模型。

核心思路其实不难：以用户行为日志为基础，结合资源监控指标，做一次加权核算。

具体怎么做？

首先得识别用户身份。最简单的办法是要求登录并绑定唯一 ID；若无法实现统一认证，至少要在前端生成带 UUID 的会话标识，并随每个关键事件上报。

接着采集两类数据：
1.行为日志：创建房间、保存文件、调用 AI 功能等动作；
2.资源指标：容器级的 CPU、内存、网络流量，可通过 Prometheus + cAdvisor 实现。

然后进行归因分析。难点在于——资源是共享的。一台运行着五个会话的容器，它的内存占用不能简单平摊给五个人。理想的做法是按时间片划分，将资源消耗动态分配给当前活跃用户。

举个例子：假设某容器平均占用 50MB 内存，一天运行 24 小时，总消耗为50 * 60 * 24 = 72,000 MB-minutes。如果 Alice 当天活跃了 90 分钟，Bob 活跃了 30 分钟，且无重叠，则可按比例分配这部分成本。

再叠加网络和 AI 调用的直接开销：

有了这些参数，就可以写一段脚本来完成自动化核算。

# 示例：Python 脚本用于计算用户成本 import pandas as pd from datetime import timedelta # 模拟用户行为日志 logs = [ {"user": "alice", "session_start": "2024-04-01T09:00", "duration_min": 45, "ai_calls": 3}, {"user": "bob", "session_start": "2024-04-01T10:00", "duration_min": 20, "ai_calls": 1}, {"user": "charlie","session_start": "2024-04-01T11:00", "duration_min": 60, "ai_calls": 5}, ] df = pd.DataFrame(logs) df['session_start'] = pd.to_datetime(df['session_start']) # 定义单位成本 COST_PER_MINUTE_GB = 0.0000025 * 1024 # 换算为每 MB-分钟 成本 MEMORY_USAGE_MB = 50 NETWORK_COST_PER_KB = 0.000001 AI_CALL_COST = 0.005 # 计算各项成本 df["compute_cost"] = df["duration_min"] * MEMORY_USAGE_MB * COST_PER_MINUTE_GB df["network_cost"] = df["duration_min"] * 200 * NETWORK_COST_PER_KB df["ai_cost"] = df["ai_calls"] * AI_CALL_COST df["total_cost"] = df["compute_cost"] + df["network_cost"] + df["ai_cost"] print(df[["user", "duration_min", "ai_calls", "total_cost"]])

这段代码虽然简化，但它揭示了一个完整的成本闭环：从日志采集 → 数据清洗 → 参数配置 → 成本计算 → 报表输出。实际环境中，你可以将其接入 Fluent Bit 收集前端埋点，用 Grafana 展示趋势图，甚至对接财务系统自动生成月度结算单。

当然，过程中也会遇到一些典型挑战。

比如，有些用户打开页面后就不关了，一连就是十几个小时——他们真的在用吗？显然不是。对此，合理的做法是设置空闲超时机制（如 15 分钟无操作自动断开），并在成本模型中只计入“有效活跃时间”。

又比如，AI 功能成了香饽饽，有人批量生成几十张图表，导致 LLM 账单飙升。这时就需要引入配额管理：每人每天最多调用 10 次，超出需审批；同时在报表中突出显示 AI 成本占比，提升使用者的成本意识。

还有一个容易被忽视的问题：浏览者 vs 创作者。在一个 10 人的协作房间里，可能只有 2 人在编辑，其余 8 人只是围观。如果让他们承担相同的资源成本，显然不公平。解决方案是对操作类型加权处理——编辑权重设为 1.0，只读设为 0.2，让成本分布更贴近真实贡献。

整个系统的架构大致如下：

[用户浏览器] ↓ HTTPS [Nginx Ingress / Load Balancer] ↓ [Excalidraw 容器实例（Docker/K8s）] ↙ ↘ [Redis] [Firebase / WebSocket Server] （会话存储） （实时协作状态同步） [Prometheus + Grafana] ← [cAdvisor] ↑ [Cost Allocation Engine] → [Monthly Report]

前端由容器提供服务，协作依赖外部消息中间件，监控层负责采集资源使用情况，最后由成本引擎整合数据并输出报告。这一套体系不仅能用于 Excalidraw，稍作改造也可迁移到其他内部工具的成本治理中。

值得注意的是，任何监控都不应以牺牲用户体验为代价。日志采集应尽量异步化，避免阻塞主线程；敏感信息如 IP 地址、完整 User-Agent 应脱敏处理；管理员还应能灵活调整成本参数，适配不同云厂商的定价策略。

最终你会发现，这项工作的意义远不止“省钱”。

它让原本模糊的资源共享变得清晰可见。当每个人都能看到自己使用的成本时，行为自然会发生变化——不再随意创建长期房间，减少无效 AI 调用，主动关闭闲置标签页。

更重要的是，它为技术资产的 ROI 评估提供了基础数据。你可以回答这些问题：
- 哪些团队最依赖可视化协作？
- AI 功能是否物有所值？
- 是否值得继续投入资源优化性能？

这些问题的答案，决定了你是否能把一个“好用的工具”，变成一个“可持续运营的平台”。

Excalidraw 不只是一个画图的地方，它是协作文化的缩影。而当我们学会用数据去理解它的使用方式时，也就迈出了向精细化治理转型的关键一步。