自建 E2B 进阶：预热池、存储与运维

E2B 是一个面向 AI Agent、编程助手和自动化测试场景的开源沙箱平台。每个 Sandbox 运行在独立的 Firecracker microVM 中，为 Agent 执行代码、处理文件和运行命令提供隔离环境。

它具备以下核心能力：

• 隔离运行：每个 Sandbox 拥有独立内核，通过 KVM 实现硬件虚拟化隔离。
• 快速启动与恢复：通过预构建的 VM 快照启动沙箱，支持暂停与恢复，延续任务执行状态。
• 模板与 SDK：通过 Docker 镜像或 Dockerfile 定制运行环境，使用 Python、TypeScript SDK 集成到 Agent 应用中。

通过阿里云计算巢，可以将 E2B 集群部署到自己的阿里云账号中。选择集群配置后，计算巢自动完成云资源创建、节点初始化、调度集群组建和 E2B 服务部署，交付可通过 SDK 调用、通过 Dashboard 管理的沙箱环境。

具体步骤可参考部署指南，或直接进入计算巢部署页面。

在此基础上，计算巢自建 E2B 还提供预热池、OSS 挂载和监控告警等能力，分别用于缩短沙箱创建等待、持久保存业务文件，以及发现和排查运行异常。下面结合实测数据和控制台操作，介绍这些功能的配置与使用。

一、准备工作

从计算巢服务实例的输出页面打开 DashboardUI，登录后进入模板，确认所需 Template 已构建完成。

预热池示例使用 code-interpreter-v1；OSS 示例使用需提前准备的非默认模板 demo。相关入口需具备管理权限，OSS 挂载还需配置 Dashboard 管理令牌。

运行示例前安装 SDK，并配置 E2B_DOMAIN、E2B_API_KEY；使用自签 CA 时再配置 SSL_CERT_FILE。

python -m pip install "e2b==2.30.0"

二、⚡ 预热池：提前准备可用 Sandbox

预热池为指定模板提前创建 Sandbox，兼容请求到达时直接分配，随后自动补充。业务仍通过 Sandbox.create() 调用，无需自行维护实例池。

并发创建实测：在自建 E2B 上使用 base 模板、无 Metadata、secure=False 请求参数，分别并发创建 10、100、300、1000 个 Sandbox。预热池组在测试前准备足够的就绪实例；无预热池组关闭预热池。以下为客户端整批创建请求返回的耗时。

开启预热池，10、100、300、1000 并发创建耗时分别减少约 13%、23%、25%、69%，其中 1000 并发从 3.26 秒缩短至 1.02 秒。

进入 预热池 → 创建池，填写名称、模板和目标数量：

以预热 100 个 Sandbox 为例，在上述表单中填写池名称 code-pool，选择模板 code-interpreter-v1，将预热数量设为 100。提交后等待状态变为 ready、就绪数量达到 100 / 100，再使用同一模板并发创建 100 个 Sandbox，观察分配与自动补充情况。

使用时关注两点：

• 容量：按业务并发设置预热数量，空闲实例也占计算资源和并发额度。
• 版本：池固定使用创建时的模板构建，模板更新后需创建新池。

三、📂 OSS 挂载：直接读写业务数据

通过模板挂载 OSS，Agent 可以使用文件目录读取数据集、处理文档和保存结果。文件保留在 OSS 中，可供后续新建的 Sandbox 继续访问。

1. 配置挂载

准备已有 Bucket，并为 Client 节点绑定有权访问目标 Bucket 或 Prefix 的 ECS RAM Role。进入 存储 → 添加 OSS 挂载：

选择模板、填写实际 Bucket 后，点击 测试并保存。配置仅对之后新建的 Sandbox 生效。截图使用示例桶名，展示的是未提交表单。

2. 验证跨 Sandbox 文件读取

先在 OSS 的 e2b-demo/workspace/ 下上传 input.txt，内容为 hello from OSS。以下示例读取输入、写入结果，再销毁沙箱并重新读取：

import os
import uuid
from e2b import Sandbox

connection = {
   
    "domain": os.environ["E2B_DOMAIN"],
    "api_key": os.environ["E2B_API_KEY"],
}
path = f"/workspace/data/result-{uuid.uuid4().hex}.txt"

sandbox = Sandbox.create(template="demo", timeout=120, **connection)
try:
    assert sandbox.files.read("/workspace/data/input.txt").strip() == "hello from OSS"
    sandbox.files.write(path, "processed by E2B")
    print("结果路径：", path)
    input("在 OSS 控制台确认结果对象后，按回车继续：")
finally:
    sandbox.kill()

sandbox = Sandbox.create(template="demo", timeout=120, **connection)
try:
    result = sandbox.files.read(path)
    assert result == "processed by E2B"
    print("新 Sandbox 读取成功：", result)
finally:
    sandbox.kill()

验证成功后删除测试对象。OSS 不完全兼容 POSIX 语义，不适合运行依赖文件锁、原子重命名的数据库或程序。

3. 按用户和会话分配工作区

将 OSS 目录改为 {user_id}/workspace/{session_id}，即可根据创建请求中的 Metadata 分配路径：

例如，在创建参数中传入：

metadata={
   "user_id": "user-123", "session_id": "session-456"}

对应 OSS 路径为 user-123/workspace/session-456/，Sandbox 内仍使用 /workspace/data。同一模板即可服务不同用户和会话。

Metadata 应由可信业务服务校验并设置。变量必须独占一个目录段；必需变量缺失或为空时会跳过挂载，因此不能只凭目录存在判断挂载成功。

四、📊 集群监控与服务日志

集群概览

进入 运维 → 集群概览，查看 API、Client 节点状态、资源使用率和 Sandbox 数量。

需要扩容时，从计算巢实例的资源页面进入对应 ESS 伸缩组执行，再确认新节点进入 ready。缩容应走排空流程，避免直接删除 ECS。

监控指标

点击 监控与告警 → 监控指标 打开 Grafana，选择 E2B 运维总览。

面板展示在线节点数、CPU／内存／磁盘趋势，以及 Allocation 内存使用量与分配量。按节点和时间筛选，可观察预热池调整前后的资源变化，或定位业务变慢时的负载情况。

服务日志

进入 监控与告警 → 服务日志，按时间、级别、Worker、Sandbox ID 或 Trace ID 查询 Orchestrator 日志。

遇到创建失败，可先查看对应 Sandbox 或 Trace 的日志，再结合节点指标排查。API、Dashboard 等其他服务日志可通过 Nomad 查看。

五、🔔 告警规则与钉钉通知

进入 监控与告警 → 告警规则与通知，通过 Grafana Alerting 将异常发送到钉钉群。

1. 填写群机器人 Webhook，启用钉钉告警并保存。页面建议机器人关键词为 E2B告警。
2. 按需勾选告警恢复时通知，发送测试消息确认接收正常。
3. 为需要关注的预置规则开启通知。

规则阈值与评估条件以部署版本为准。关闭某条规则的通知，不会停止 Grafana 计算其告警状态。 截图中的告警总开关未开启，Webhook 凭据请勿公开。

六、总结

基于阿里云计算巢部署的 E2B 集群，为 AI Agent 提供运行在用户云账号中的隔离沙箱环境。在此基础上，预热池缩短 Sandbox 创建等待，OSS 挂载支持业务文件持久化，监控、日志与告警帮助团队掌握运行状态并排查异常。

本文完成了预热池配置与并发创建测试、OSS 文件读写及用户工作区配置，并介绍了集群监控、服务日志查询和钉钉告警的使用方法。

如果你正在构建 AI Agent、AI 编程助手、在线代码执行平台，或有执行不可信代码的需求，可以通过计算巢部署 E2B 集群，结合业务场景配置预热池、存储与监控，快速开始验证和接入。有任何问题或建议，欢迎交流。

参考

• E2B 官网
• E2B infra 源码
• 计算巢 E2B 社区版创建页面
• 计算巢 E2B 部署文档

如果您有任何反馈或疑问，欢迎加入 计算巢 E2B 用户交流群（钉钉群号：198895003834），与工程师即时沟通。