Cloud World Model

开发者想练习部署一个 S3 存储桶、写一段 Lambda 函数，或者测试一个跨 GCP Cloud Storage 和 DigitalOcean Spaces 的数据同步脚本，通常只有两条路：要么直接连真实云账户，要么在本地搭一套模拟环境。真实账户这条路，免费层额度有限，一个忘记删除的负载均衡器、一条没关的日志流，月底账单就能让人心跳加速。本地模拟这条路，过去几乎只有 LocalStack 一个像样的选择，但它只覆盖 AWS，而且社区版在高频调用下经常出现未实现接口的错误。如果项目同时用到 GCP 的 Pub/Sub 和 DigitalOcean 的 Droplet API，开发者就只能自己写 mock 服务，用 Docker 凑一套假的响应，或者干脆在代码里插一堆 `if (process.env.NODE_ENV === 'test')` 的分支。

这些做法的问题不是“不够方便”，而是模拟结果不可信。自己写的 mock 只返回预设数据，不会像真实云服务那样在特定参数组合下抛权限错误、限流错误或区域不可用错误。等到代码部署到真实环境，这些边界情况才会第一次暴露，修复成本已经翻了几倍...