做图形设计项目时，尤其是和外包团队或云服务平台打交道，经常能看到SLA这个词。很多人以为这只是运维或者IT部门才关心的东西，其实对设计师来说，了解SLA的统计周期，能帮你更准确预估交付时间，避免项目卡在某个环节。
SLA到底是什么？
SLA是“服务等级协议”的缩写，简单说就是服务商承诺你服务能稳定到什么程度。比如云渲染平台告诉你可用性99.9%，这就是一种SLA。但这个数字怎么算出来的？就得看统计周期。
常见的统计周期是按月还是按天？
大多数服务商采用的是按月统计。比如一个月总共720小时（30天×24小时），如果系统宕机了10分钟，那可用性就是 (720 - 0.167) / 720 ≈ 99.98%。这种按月计算的方式最常见，因为能平滑掉偶尔的小波动，看起来更稳定。
不过也有特殊情况。有些高要求的平台会按周甚至按天统计，特别是涉及实时协作的设计工具，比如Figma这类在线协同平台，一旦服务中断，影响立竿见影，所以他们的SLA周期可能更短，响应也更快。
为什么周期长短会影响你的工作安排？
假设你在赶一个品牌发布项目，依赖某个AI生成设计图的API服务，对方标称SLA为99.5%。听起来不错，但如果统计周期是按年算的，那全年允许停机超过43小时，平均每天可能几分钟，但在你提交前夜刚好遇上，那就全乱套了。
反过来，如果周期是按月且有赔偿条款，比如未达标就返代金券或延长服务期，那你至少有个保障。签合同前多问一句“这个SLA是怎么统计的”，比事后扯皮强得多。
怎么看懂一份真实的SLA报告？
正规平台通常会在官网公开服务状态页，比如显示过去30天的运行情况。你可以留意是否有连续断线、高峰期掉链子的情况。有些厂商会把维护时间排除在统计外，这也很关键——别等到半夜自动渲染时发现系统正在“计划内维护”。
如果你用的是自建渲染农场对接公有云存储，建议自己也做个简单的监控脚本，记录每日可用状态，时间长了就能对比出实际表现和宣传是否一致。
<script>
// 示例：简单检测服务是否可达
fetch('https://api.render-service.example/status')
.then(res => {
if (res.ok) console.log('服务正常');
else console.warn('服务异常', res.status);
})
.catch(err => console.error('网络错误', err));
</script>这种小工具跑几天，你就知道所谓的99.9%是不是真靠谱了。
归根结底，SLA不是个固定数字，它的统计周期决定了含金量。作为设计师，不必深究底层架构，但得明白：同样是三个9，按月算和按周算，对你手头项目的实际影响可能差了好几个小时。