多云管理这事儿，我见过太多团队被折腾得够呛。
AWS 一套体系、阿里云一套体系、私有化又是一套。三个云的 API、三套监控、三种计费逻辑——运维团队的头发就是这么没的。
问题出在哪？
上一代的解决方案思路是"适配"：写一堆 Terraform 模块，搞一堆云厂商的 SDK 封装，然后用胶水代码把它们粘在一起。
这条路我们走过，太痛苦了。
每次云厂商 API 升级，适配层就得跟着改。每新增一个云，就多一层复杂度。团队最后变成了"云厂商翻译官"，而不是在做真正有价值的事。
换个思路：不是适配，是抽象
Sealos 的核心设计哲学很简单——用 Kubernetes 作为统一内核。
不管底层是 AWS、GCP、阿里云还是自建机房，上层看到的永远是同一套 API、同一套资源模型、同一套操作界面。
这不是又造了一个适配层，而是把计算资源彻底抽象成了"操作系统级"的能力。就像你写代码不用关心 CPU 是 Intel 还是 AMD，用 Sealos 也不用关心底层是哪朵云。
实际效果
一个客户之前在三个云上分别部署了业务，运维团队 7 个人。
迁移到 Sealos 后，统一管控，资源调度自动化。现在 2 个人就能搞定，省下的人力去做业务创新了。
多云架构的复杂度，本质上是历史包袱。用对了抽象层，这个问题根本不该存在。
