运维123 - 云计算
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items: Proxmox 无法创建新虚拟机问题排查与修复
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Proxmox 无法创建新虚拟机问题排查与修复
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date: 2026-03-04T01:00:01+00:00
description: Proxmox VE 无法创建新虚拟机问题排查与修复一、事件概述1. 事件背景某台 Proxmox VE（PVE）宿主机（IP：192.168.124.253）在运维中发现无法通过 Web 界面或预期流程创建新的虚拟机，需远程 SSH 登录排查根因并完成修复。2. 影响范围A. 影响对象单台 PVE 节点：192.168.124.253（主机名 olab-iaas-pve253）集群名：pve-zkzj（单节点集群）B. 影响功能通过 Web UI 或依赖集群节点列表的流程创建新 VM 时可能失败或异常pvedaemon 每分钟尝试拉取节点 pve3 的指标，因证书路径不存在而持续报错C. 影响时长从配置不一致产生到排查修复前，错误日志持续存在；修复后恢复正常3. 严重程度单节点 PVE 运维受阻，无法可靠创建新 VM，属运维类故障，修复后无数据丢失二、事件时间线1. 现象与发现A. 现象描述用户反馈在该 PVE 上「无法创建新 VM」日志中反复出现：could not fetch metrics from pve3: '/etc/pve/nodes/pve3/pve-ssl.pem' does not exist!B. 排查入口通过 SSH 登录 root@192.168.124.253，按存储、服务、集群、配置、复现步骤逐项检查2. 诊断过程（时间线概括）A. 环境与存储确认 PVE 版本：pve-manager/8.4.1，kernel 6.8.12-11-pve确认 local、local-lvm、local-nvme 均有可用空间，无 ZFS结论：存储空间非根因B. 服务与集群pve-cluster、pvedaemon、pveproxy、pvestatd 均为 activepvecm status 显示单节点、Quorate: Yes结论：服务与 quorum 正常C. 配置不一致查看 /etc/pve/corosync.conf：nodelist 中节点名为 pve3实际主机名为 olab-iaas-pve253，/etc/pve/nodes/ 下仅有目录 olab-iaas-pve253不存在 /etc/pve/nodes/pve3/ 及 pve-ssl.pem，导致 pvedaemon 按节点名 pve3 拉取指标时失败3. 根因与修复A. 根本原因集群配置中节点名（corosync name）为 pve3，与当前主机名及 pmxcfs 节点目录名 olab-iaas-pve253 不一致，API/指标采集逻辑仍按 pve3 查找证书与节点目录导致报错，进而可能影响创建 VM 的流程。B. 修复操作将 /etc/pve/corosync.conf 中 nodelist.node.name 从 pve3 改为 olab-iaas-pve253执行 systemctl restart pve-cluster 使配置生效重启后日志出现 resolved node name 'olab-iaas-pve253' to '192.168.124.253'，不再出现 pve3 相关错误三、问题分析1. 直接原因pvedaemon 根据 corosync 的 nodelist 枚举节点并拉取各节点指标，对节点 pve3 会访问 /etc/pve/nodes/pve3/pve-ssl.pem；该路径不存在，导致持续报错。2. 根本原因（5 Whys 简述）A. 为何会出现「pve3」与「olab-iaas-pve253」不一致？集群或节点曾以 pve3 命名（或从模板/克隆得来），后续主机名改为 olab-iaas-pve253，但 corosync.conf 未同步修改，或仅在一侧修改导致不一致。B. 为何会影响创建 VM？Web UI 或后端在创建 VM 时可能依赖集群节点列表或节点状态；对不存在的 pve3 的访问失败会导致接口报错或行为异常，表现为「无法创建新 VM」。C. 为何 CLI 创建 VM 可成功？qm create 等命令在本机执行，不依赖对「pve3」节点的远程指标拉取，因此不受该配置错误影响。3. 深层反思单节点 PVE 上节点名应与主机名一致，并确保 /etc/pve/nodes/<节点名> 与 corosync 中 name 一致，避免「幽灵节点」导致监控与 API 异常。变更主机名或迁移节点时，应同步检查并更新 /etc/pve/corosync.conf 中的节点名。四、解决方案1. 已实施的永久方案A. 修改集群节点名编辑 /etc/pve/corosync.conf，将 nodelist 中 node.name 从 pve3 改为 olab-iaas-pve253，与当前主机名及节点目录一致…

Made in EU：完全基于欧洲云基础设施构建创业公司的实践分析
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date: 2026-02-21T10:45:19+00:00
description: Made in EU：完全基于欧洲云基础设施构建创业公司的实践分析一、新闻概述1. 标题Made in EU：完全基于欧洲云基础设施构建创业公司的实践分析2. 发布时间2026 年 2 月 20 日3. 来源Coinerella 博客（作者：Robert）二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容一位创业者分享了完全使用欧洲云服务替代 AWS 等美国科技巨头产品的实践经验，详细记录了技术栈选型、实施过程中遇到的挑战以及无法避免的美国依赖。B. 核心亮点成功构建了一套完整的欧洲云基础设施技术栈客观分析了欧洲云生态的优势与不足揭示了某些领域美国科技公司的不可替代性2. 关键信息A. 文章类型技术实践分析 / 创业经验分享B. 涉及技术云计算：Hetzner、ScalewayCDN：Bunny.netAI 推理：Nebius认证：Hanko自托管服务：Gitea、Plausible、Twenty CRM、Infisical、Bugsink容器编排：Kubernetes（Rancher）C. 核心观点完全基于欧洲基础设施是可行的，但比预期更困难，且某些领域无法避免对美国服务的依赖。3. 背景介绍A. 动机数据主权和 GDPR 合规简化避免对美国三大云服务商的依赖支持欧洲本土基础设施公司发展B. 现实情况科技行业的默认设置将开发者引向大西洋彼岸的美国服务商，逆流而上需要付出额外努力。三、详细报道1. 技术栈选型A. 核心计算与存储Hetzner：处理核心计算负载，包括负载均衡器、虚拟机和 S3 兼容对象存储。价格相比 AWS 几乎低得离谱，性能稳定可靠。Scaleway：填补 Hetzner 的服务空白。使用其事务性邮件服务（TEM）、容器注册中心、第二个 S3 存储桶、可观测性堆栈以及域名注册服务。B. 网络与安全Bunny.net：整个技术栈的无名英雄。总部位于斯洛文尼亚，提供 CDN、分布式存储、DNS、图像优化、WAF 和 DDoS 防护。其边缘网络令人印象深刻，控制面板体验优秀。C. AI 推理Nebius：为 AI 推理提供 GPU 算力，是欧洲少数几家无需将请求发往 us-east-1 的选择之一。D. 身份认证Hanko：德国提供商，提供通行密钥、社交登录和用户管理功能，替代 Auth0 或 Clerk。虽然无法完全消除美国依赖，但保持了认证层的欧洲属性。E. 自托管服务通过 Kubernetes 和 Rancher 管理，自托管以下服务：Gitea：源代码控制Plausible：隐私友好的分析工具Twenty CRM：客户管理Infisical：密钥管理Bugsink：错误追踪辅助服务：Tutanota：加密邮件UptimeRobot：监控告警2. 系统架构graph TB User[用户] --> Bunny[CDN/WAF/DNS Bunny.net] Bunny --> LB[负载均衡器 Hetzner] LB --> K8S[Kubernetes 集群 Rancher 管理] subgraph "自托管服务" K8S --> Gitea[Gitea 源代码管理] K8S --> Plausible[Plausible 网站分析] K8S --> CRM[Twenty CRM 客户管理] K8S --> Infisical[Infisical 密钥管理] K8S --> Bugsink[Bugsink 错误追踪] end K8S --> App[应用服务] App --> Storage1[(对象存储 Hetzner S3)] App --> Storage2[(对象存储 Scaleway S3)] App --> Email[事务性邮件 Scaleway TEM] App --> Auth[认证服务 Hanko] App --> AI[AI 推理 Nebius GPU] Auth --> |社交登录| Google[Google OAuth] Auth --> |社交登录| Apple[Apple OAuth]3. 实施难点A. 事务性邮件的性价比这一项出乎作者的意料。Sendgrid、Postmark、Mailgun 等 American 服务使事务性邮件变得简单且价格合理。欧洲选项虽然存在，但在交付率、定价和开发者体验方面找到匹配的选项需要真正努力。Scaleway 的 TEM 可以工作，但生态系统更单薄：模板更少、集成更少、遇到问题时可依赖的社区知识更少。B. 离开 GitHub 的生态如果生活在 GitHub 的生态系统（Actions、Issues、代码审查工作流、社交图谱）中，离开感觉就像离开一个居住了十年的城市。你知道一切在哪里。Gitea 本身非常优秀，对于核心 git 体验值得推荐。但你会怀念生…

2025算力互联网大会在成都成功召开
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date: 2026-02-07T00:32:52+00:00
description: 2025 算力互联网大会在成都成功召开一、新闻概述1. 标题2025 算力互联网大会在成都成功召开，发布多项重要成果2. 发布时间2025 年 12 月 24 日3. 来源中国信息通信研究院、中国互联网协会、中国通信企业协会二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容2025 年 12 月 24 日，由中国互联网协会、中国通信企业协会联合主办，中国信息通信研究院承办的 2025 算力互联网大会在四川成都成功举办。大会以"蓉合新智，算赋未来"为主题，发布了一系列重要成果。B. 核心亮点国家算力互联网服务平台跨域体系发布国家算力互联网长距高性能网络协议（RDMA）验证结果发布并启动千公里跨域验证全球算力现状及指标体系系列成果发布国家算力互联网四川枢纽节点上线国家顶级域名（四川）解析节点上线"港数粤算"首条数据快递专线开通2. 关键信息A. 涉及技术RDMA（远程直接内存访问）协议跨域算力调度统一标识体系算力互联互通标准B. 重要参与者工业和信息化部中国工程院院士邬贺铨、郑纬民中国电信、中国移动、中国联通四川、北京、内蒙古等地方通信管理局三、详细报道1. 大会主题与目标本次大会以"蓉合新智，算赋未来"为主题，旨在推动算力互联网发展，加快算力基础设施建设，实现算力资源的协同互通。随着人工智能的快速发展，算力已成为发展 AI 的重要支撑，随时、随地、随需可获取的低成本算力是实现人工智能广泛应用的重要前提。2. 重要发布成果A. 国家算力互联网服务平台跨域体系会上，工信部信息通信科技委、工信部信息通信管理局、中国信通院以及四川、北京、内蒙古、上海、江苏、浙江、安徽、贵州、陕西、甘肃、青海、宁夏等地方通信管理局领导共同发布了国家算力互联网服务平台跨域体系。该平台依托北京、上海、四川、湖北等重点区域平台，以及中国电信、中国移动、中国联通联合中国信通院建设的算力互联网试验网，可以面向算力资源提供商、算力调度服务商、应用软件服务商等算力产业上下游企业和用户，提供多样化公共服务。平台实现了三大统一：算力服务商统一接入算力标识统一申请算力服务统一调用这标志着我国算力发展迈入协同互通的新阶段。B. 国家算力互联网四川枢纽节点国家算力互联网四川枢纽节点正式上线，该节点实现了三大标志性突破：建成国内领先的跨服务商、跨架构供需匹配服务体系上线国内领先的基于智能体的算力产品服务超市具备国内领先的分钟级算力资源状态感知监测能力该节点作为东数西算西部枢纽的核心载体，将打造面向西南、辐射全国的算力互联调度中枢。C. 国家顶级域名（四川）解析节点国家顶级域名（四川）解析节点正式上线，将扭转四川省内域名解析跨省绕转的历史，大幅提升域名解析速度与稳定性，为数字经济发展筑牢网络根基。D. RDMA 协议验证结果中国信通院、中远海科、上海电信联合发布了国家算力互联网长距高性能网络协议（RDMA）验证结果。本次试验联合华为共同突破大模型百公里长距 RDMA 无损控制调节技术难点，训推场景已于上海商用落地。同时，联合四川电信正式启动千公里跨域验证（成都-上海）。后续将不断攻关网络传输技术难点，助力全国算力互联网试验网构建。E. "港数粤算"数据快递专线中国信通院、中国移动香港公司、中国移动云能力中心等单位共同开通上线"港数粤算"首条数据快递专线。该项目基于粤港澳大湾区融合发展的趋势与香港 AI 智算需求激增的背景，充分发挥算力和跨境网络资源优势，创新提出多样化的算力网络组合产品、任务式服务和解决方案。3. 专家观点A. 工信部信息通信科技委常务副主任韩夏韩夏指出，算力是发展人工智能的重要支撑，加快算力基础设施建设意义重大。当前我国在算力设施互联方面取得重要突破，平台聚合能力持续增强，融合应用不断释放产业价值。她强调未来需从三方面重点推进算力互联网工作：强化统筹协调，健全算力使用规则与标准体系加快技术攻关，深化产学研用协同创新拓展融合场景，培育算力赋能的新业态与新模式B. 中国工程院院士邬贺铨邬贺铨院士发表了题为《全球算力发展的现状与趋势》的主旨报告，系统性解读了算力内涵、特征与指标体系，并对全球算力发展现状与趋势做出研判。他指出，全球范围内 AI 驱动下的算力需求呈指数级增长，算力竞争已从单一技术比拼升级为生态协同博弈，各国纷纷通过顶层设计构建一体化算力生态体系。我国算力发展已迈入规模化布局向一体化互联转型的关键阶段。C. 中国工程院院士郑纬民郑纬民院士发表了题为《算力互联网的一点建议》的主旨报告。他系统分析了当前我国在跨算力中心互连、多算力中心协同、异构平台编程模型差异和异构系统并行程序移植方面的难点和挑战。他介绍了清华大学团队围绕上述瓶颈展开的前沿研究，重点分享了在统一并行编程框架构建、并行编译优化以及运行时调度等关键技术上的创新进展。4. 技术架构分析A. 算力互联网体系架构根…

ZenMux AI模型聚合平台质量保险机制分析
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date: 2026-02-06T07:45:42+00:00
description: ZenMux AI 模型聚合平台质量保险机制分析一、平台概述1. 简介A. 是什么ZenMux 是一个 AI 模型聚合平台，提供统一网关访问全球领先的 AI 模型。其核心创新在于引入"质量保险"机制——当 AI 产生幻觉输出、高延迟或低吞吐时，平台自动对用户进行经济补偿。B. 为什么值得关注首创质量保险：行业内首个承诺"结果不佳，自动赔付"的 AI 平台统一 API 接口：兼容 OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI 协议多供应商容灾：自动故障切换确保服务高可用C. 核心价值降低 AI 应用开发门槛保障服务质量和成本透明提供企业级稳定性保证2. 平台定位面向开发者和企业的 AI 模型调用基础设施，解决多模型管理、质量保障和成本优化的痛点。二、核心功能1. 统一模型访问A. 支持的模型提供商平台聚合了全球主流 AI 模型，包括：Anthropic：Claude 系列Google：Gemini 系列OpenAI：GPT 系列DeepSeek、xAI、MiniMax、月之暗面、阿里 Qwen、百度文心、字节豆包等B. 协议兼容性graph LR A[开发者应用] --> B[ZenMux 统一 API] B --> C[OpenAI 协议] B --> D[Anthropic 协议] B --> E[Google Vertex AI 协议] C --> F[GPT 模型] D --> G[Claude 模型] E --> H[Gemini 模型]C. 接入方式API 调用：完全兼容 OpenAI Python/JavaScript SDKGUI 界面：支持聊天、图片生成、视频生成2. 质量保险机制A. 保险触发条件当出现以下情况时，平台自动触发赔付：幻觉输出（Hallucination）过度延迟（Excessive Latency）低吞吐量（Low Throughput）B. 赔付流程graph TD A[API 调用] --> B{质量检测} B -->|正常| C[正常计费] B -->|异常| D[触发保险] D --> E[自动赔付] E --> F[案例匿名化] F --> G[反馈给用户] G --> H[优化模型数据飞轮]C. 数据飞轮效应每个赔付案例都会被匿名化分析并反馈给用户，帮助用户构建数据飞轮优化自身 AI 产品。3. 质量透明度体系A. 人类最后考试（HLE）运行开源、社区可审计的质量基准测试实时发布测试结果支持按需 HLE 测试任何模型通道B. 质量追踪比较不同模型得分追踪质量退化趋势杜绝"降级"模型三、技术架构1. 多供应商容灾A. 高可用架构graph TB A[用户请求] --> B[Cloudflare 边缘节点] B --> C[ZenMux 负载均衡] C --> D{提供商 A} C --> E{提供商 B} C --> F{提供商 C} D -->|故障/限流| G[自动切换] E -->|故障/限流| G F -->|故障/限流| G G --> H[备用通道] D -->|正常| I[模型响应] E -->|正常| I F -->|正常| I H --> IB. 全球加速基于 Cloudflare 全球边缘网络用户请求由最近边缘节点处理显著降低延迟，确保全球一致的高性能2. 模型自动路由A. 智能选择机制分析提示词内容自动选择最佳质量与成本平衡的模型持续学习任务模式和历史表现B. 帕累托最优平衡在质量和价格之间找到最优平衡点，无需手动选择模型。3. 可观测性A. 多维度仪表板每个请求、每个 Token、每分钱都清晰可追溯帮助优化成本，做出更明智的决策B. 计费透明完全的 Token 级别追踪实时成本监控四、开发者体验1. 快速接入A. Python SDK 示例from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://zenmux.ai/api/v1", api_key="<ZENMUX_API_KEY>" ) completion = client.chat.completions.create( model="qwen/qwen3-max", messages=[ { "role": "user", "content": "What is the meaning of life?" } ] ) print(completion.choices[0].message.content)B. 兼容性OpenAI 协议：Python SDK、JavaScript SDKAnthropic 协议：Python SDKGoogle Vertex AI 协议2. 使用方式A. 聊天界面支持直接在网页进行对话…

字节腾讯阿里 AI 发展现状深度分析
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date: 2026-02-03T21:52:28+00:00
description: 字节腾讯阿里 AI 发展现状深度分析一、新闻概述1. 标题字节腾讯阿里 AI 发展现状：豆包日活破亿、腾讯挖来前 OpenAI 研究员、阿里全栈自主2. 发布时间2026 年 2 月 3 日3. 来源向阳乔木 @vista8 的社交媒体账号二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容文章分析了字节跳动、腾讯、阿里巴巴三家中国科技巨头在 AI 领域的发展现状、战略差异和竞争态势。B. 核心亮点字节豆包成为中国首个日活破亿的 AI 产品腾讯挖来前 OpenAI 研究员姚顺雨，大举采购算力阿里坚持全栈自主路线，芯片业务获重大突破三家公司各拥有超过 10 万张 GPU2. 关键信息A. 核心数据豆包日活用户：破亿豆包日均处理 token：63 万亿豆包半年增长：200%三家 GPU 拥有量：各超 10 万张年算力成本：约 10 亿美元B. 关键人物姚顺雨：前 OpenAI 研究员，27 岁，2025 年 9 月加入腾讯C. 涉及产品/技术字节豆包、腾讯元宝、混元大模型、DeepSeek阿里平头哥、玄武 810E 芯片3. 背景介绍A. 相关上下文中国三大科技公司正在 AI 领域展开激烈竞争，各自采取不同的发展策略。B. 时间线2023-2024 年：腾讯谨慎观望期2025 年 9 月：腾讯挖来姚顺雨2025 年 11 月：姚顺雨召开内部改革会议2026 年 1 月 22 日：阿里决定支持平头哥独立上市三、详细报道1. 字节跳动：流量飞轮驱动A. 豆包的核心优势抖音 8 亿日活用户构成了豆包的流量护城河。用户在抖音上刷到调教豆包语音的视频，觉得有趣就能直接体验。graph LR A[抖音 8 亿日活] --> B[用户刷到豆包视频] B --> C[感兴趣点击试用] C --> D[成为豆包用户] D --> E[生成更多内容] E --> AB. 方言细节狂魔豆包团队跑遍全国收集方言数据，将口音颗粒度细化到市内区县级别。同时还做了风格化对话训练，让 AI 有了鲜明性格。C. 数据表现日活用户：破亿（中国首个）日均处理 token：63 万亿半年增长率：200%2. 腾讯：迟到者的全力追赶A. 初期的谨慎2023-2024 年，腾讯既不大规模囤算力，也不疯狂挖人。元宝比豆包晚一年才上线，内部定位只是测试混元大模型技术的产品。早期团队成员回忆，元宝当时处于向其他内部部门求合作的状态。B. 转折点：姚顺雨加入2025 年 9 月，腾讯挖来前 OpenAI 研究员姚顺雨。这位 27 岁的年轻人在 11 月召开内部会议时，穿着短裤拖鞋就来了。他直接指出混元的大问题：过度追求榜单排名，把基准测试数据混进训练集，导致数据污染。模型答题厉害，但真实场景表现不稳定。C. 改革措施graph TD A[姚顺雨加入] --> B[诊断问题] B --> C[数据污染 榜单导向] C --> D[改革方向] D --> E[数据清洗标准化] D --> F[忽略排名 专注真实场景] D --> G[集成 DeepSeek] D --> H[大举采购算力] G --> I[元宝进入前三] H --> ID. 集成 DeepSeek腾讯终于下了大单采购算力卡，把 DeepSeek 部署到腾讯各个产品里。元宝日活跃用户冲进中国 AI 应用前三。代价是元宝团队没法在产品上验证很多想法，很多想要的功能做不了。3. 阿里：全栈能力的野心A. 战略定位阿里把自己定位为中国少数具备全栈能力的科技公司：从芯片到大模型，到云基础设施，到终端产品和服务。这条路对标的是谷歌。B. 芯片业务突破阿里的 PPU 芯片玄武 810E 已成为中国新增 AI 算力市场的主要芯片之一。2025 年终于拿到首个外部大客户订单。C. 平头哥独立上市2026 年 1 月 22 日，阿里决定支持旗下芯片公司平头哥未来独立上市。4. 三家公司战略对比graph TB subgraph 字节跳动 A1[流量飞轮] A2[抖音 8 亿日活] A3[豆包日活破亿] A1 --> A2 A2 --> A3 end subgraph 腾讯 B1[全场景覆盖] B2[微信 QQ 视频] B3[元宝前三] B4[姚顺雨改革] B1 --> B2 B2 --> B3 B4 --> B3 end subgraph 阿里 C1[全栈自主] C2[芯片-模型-云] C3[平头哥独立上市] C1 --> C2 C2 --> C3 end A1 -->|焦虑| D[流量同质化] B1 -->|优势| E[全场景覆盖] C1 -->|护城河| F[技术自主]A. 字节的焦虑字节的焦虑是流量。虽然有抖音、番茄小说、头条这些流量引擎，但用户画像很同质化，偏娱乐，跨业务导流空间有限。B. 腾讯的底气腾讯的底气是全场景覆盖。微信、QQ、腾讯视…

FOSDEM 2026 布鲁塞尔开源会议数字主权观察
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date: 2026-02-02T06:07:54+00:00
description: FOSDEM 2026 布鲁塞尔开源会议数字主权观察一、新闻概述1. 标题FOSDEM 2026 开源开发者欧洲会议：数字主权与欧洲技术未来2. 发布时间2026 年 1 月 31 日3. 来源gyptazy.com 技术博客二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容FOSDEM 2026 于布鲁塞尔举行，这是欧洲最重要的开源软件开发者年度聚会之一。本届会议的主题聚焦于数字主权、欧洲技术未来和开源基础设施。B. 核心亮点自托管解决方案和开放式基础设施从边缘话题走向主流社区驱动软件成为讨论焦点数字主权和欧洲技术独立性成为会议核心议题FreeBSD 等成熟项目展示长期开放治理系统的可靠性BoxyBSD 等新兴项目降低 BSD 系统学习门槛2. 关键信息A. 会议时间2026 年 1 月 31 日至 2 月 1 日B. 会议地点比利时布鲁塞尔自由大学校园C. 参会规模全球最大的开源软件会议，参会人数持续增长，场馆容量接近极限D. 涉及技术领域虚拟化技术（Rust-VMM）对象存储（Garage S3）容器编排与虚拟机迁移最小化 BSD 系统（SmolBSD）去中心化网络（DN42）3. 背景介绍A. 历史背景FOSDEM 始于 2000 年，最初名为 OSDEM（Open Source Developers of Europe Meeting），从一个小型聚会发展成为全球最重要的开源软件会议之一。B. 相关上下文2025 年的会议已经显示出数字主权议题的萌芽，而 2026 年这一主题更加明确和紧迫。政治和经济环境的变化促使欧洲各国更加重视技术独立性。三、详细报道1. 主要内容A. 主题转变本届 FOSDEM 的明显转变是：从便利性优先和集中式平台转向将控制权、透明度和韧性归还给用户和社区的系统。这种转变体现在以下几个方面：自托管解决方案的兴起：越来越多的讨论围绕如何摆脱对大型科技公司的依赖，建立自主可控的技术基础设施。社区驱动软件的繁荣： grassroots 创新项目展示了真正的变革力量，如 BoxyBSD 通过提供免费邀请码降低了 BSD 系统的学习门槛。长期治理系统的价值：FreeBSD 等项目证明，长期开放治理的系统可以作为主权基础设施的可靠基础。B. 技术演讲亮点Rust-VMM：展示了使用 Rust 构建的现代虚拟化基础设施，强调内存安全性和减少整类 bug 的能力，同时满足严格的性能要求。Garage S3 最佳实践：揭示了对象存储在一致性、故障处理和扩展方面的微妙挑战，强调可靠运行存储的重要性。Kubernetes 集群中的虚拟机迁移：探讨了经典虚拟化和容器编排之间的界限模糊，展示了虚拟机如何在 Kubernetes 环境中移动和适应。SmolBSD：展示了最小化、专用的 BSD 系统如何为操作系统设计带来清晰度、可审计性和长期可维护性。DN42 网络中的 FlipFlap：通过社区视角展示了去中心化、自运营网络的实践，突出了自动化、实验和合作的力量。C. 行业趋势数字主权政治化：开源不再仅仅是关于软件自由，而是越来越多地关于独立性、可持续性和欧洲塑造自己数字未来的能力。从便利性到控制权：用户和组织的关注点从使用最方便的工具转向拥有和控制自己的基础设施。社区生态的成熟：小型草根项目和大型成熟项目共同构成了健康的开源生态系统。2. 技术细节A. 会议架构graph LR A[参会者] --> B[主题演讲] A --> C[分论坛] A --> D[开发者房间] A --> E[展区展台] B --> F[数字主权] C --> G[虚拟化技术] C --> H[存储系统] C --> I[网络技术] D --> J[BSD 系统] D --> K[社区项目] E --> L[Proxmox] E --> M[XCP-ng] E --> N[Mozilla]B. 核心技术主题分布技术领域相关项目/演讲关注度虚拟化技术Rust-VMM、Kubernetes VM 迁移高存储系统Garage S3中操作系统SmolBSD、BoxyBSD、FreeBSD高网络技术DN42、FlipFlap中办公软件Collabora Online中C. 演讲者与项目Hyacinthe Cartiaux：DN42 网络中的 BGP 对等自动化Emile：SmolBSD 最小化 BSD 系统Michael Meeks：Collabora Online 与开源办公套件挑战gyptazy：BoxyBSD 项目作者3. 数据与事实A. 会议规模数据参会国家：全球 80+ 国家演讲数量：数百场技术演讲开发者房间：数十个主题房间展台数量：来自全球的开源项目和组织B. 参会体验变化会场拥挤度：达到历史最高演讲室容量：快速爆满，需要提前排队非正式交流空间：因人…

acme.sh 跨 DNS 服务商多域名证书申请指南
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date: 2026-01-29T07:00:25+00:00
description: acme.sh 跨 DNS 服务商多域名证书申请指南一、概述1. 问题背景在实际使用场景中，用户可能拥有多个分散在不同 DNS 服务商的域名。例如：a.com 及其子域名的 DNS 解析托管在阿里云b.com 及其子域名的 DNS 解析托管在腾讯云 DNSPod用户希望生成一张 SSL 证书，同时覆盖 a.com、.a.com、b.com、.b.com 这些域名。2. 核心结论重要提示：acme.sh 官方不支持在单个证书中混合使用多个 DNS 服务商的 API。这是 acme.sh 的设计限制，而非配置问题。二、技术原理1. acme.sh 的工作原理acme.sh 使用 ACME 协议申请证书，支持 DNS-01 验证方式。在 DNS-01 验证中，acme.sh 需要在每个域名的 DNS 解析中添加一条 TXT 记录，证明申请者对该域名的控制权。2. 多 DNS API 的技术限制当申请一个包含多个域名的证书时，acme.sh 会为所有域名使用相同的 DNS API 插件。这是因为：acme.sh 的证书申请命令只接受一个 --dns 参数每个域名的 DNS 验证必须通过该指定的 DNS API 完成如果域名不在该 DNS 服务商处，API 调用将失败graph TD A[acme.sh 申请证书] --> B{指定 DNS API} B -->|阿里云 API| C[验证 a.com] B -->|阿里云 API| D[验证 b.com 失败] C --> E[证书申请失败] D --> E三、解决方案方案一：分别为每个域名生成独立证书（推荐）1. 方案说明为每个 DNS 服务商处的域名分别生成证书，这是最简单、最可靠的方式。2. 阿里云域名证书申请A. 获取阿里云 API 密钥登录阿里云控制台进入访问控制（RAM）-> 用户创建新用户或使用现有用户为用户添加 DNS 管理权限创建 AccessKey，记录 AccessKey ID 和 AccessKey SecretB. 配置环境变量export Ali_Key="your_aliyun_access_key_id" export Ali_Secret="your_aliyun_access_key_secret"C. 申请证书acme.sh --issue --dns dns_ali \ -d a.com \ -d *.a.com3. 腾讯云域名证书申请A. 获取腾讯云 API 密钥登录腾讯云控制台进入访问管理 -> API 密钥管理创建密钥，记录 SecretId 和 SecretKeyB. 配置环境变量export DP_Id="your_tencent_secret_id" export DP_Key="your_tencent_secret_key"C. 申请证书acme.sh --issue --dns dns_dp \ -d b.com \ -d *.b.com4. 优点与缺点优点：配置简单，不易出错证书续期互不影响灵活性高，可独立管理符合最佳实践缺点：需要管理多个证书文件Web 服务器需要配置多个证书方案二：统一 DNS 服务商1. 方案说明将所有域名的 DNS 解析迁移到同一个服务商，然后使用单个证书覆盖所有域名。2. 实施步骤A. 选择目标 DNS 服务商根据需求选择阿里云或腾讯云作为统一 DNS 服务商。B. 迁移 DNS 解析在目标 DNS 服务商添加域名复制所有 DNS 记录到新服务商修改域名 NS 记录，指向新的 DNS 服务器等待 DNS 生效（通常需要 24-48 小时）C. 申请统一证书# 假设全部迁移到阿里云 export Ali_Key="your_aliyun_access_key_id" export Ali_Secret="your_aliyun_access_key_secret" acme.sh --issue --dns dns_ali \ -d a.com \ -d *.a.com \ -d b.com \ -d *.b.com3. 优点与缺点优点：单一证书管理简单减少证书续期任务缺点：需要迁移 DNS 服务迁移过程可能影响服务失去多云冗余优势方案三：DNS 别名模式（不推荐）1. 方案说明acme.sh 支持 DNS 别名模式，但配置复杂，不建议普通用户使用。2. 技术原理DNS 别名模式允许通过 CNAME 记录，将一个域名的 ACME 挑战记录指向另一个域名。这样：a.com 的 ACME 挑战通过阿里云 DNS 验证b.com 的 ACME 挑战通过 CNAME 指向 a.com，间接通过阿里云验证3. 配置复杂度需要手动配置 CNAME 记录需要理解 ACME 协议细节故障排查困难四、最佳实践1. 证书管…

欧洲寻求结束对美国互联网技术的危险依赖
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date: 2026-01-26T12:38:56+00:00
description: 欧洲寻求结束对美国互联网技术的危险依赖一、新闻概述1. 标题欧洲寻求结束对美国互联网技术的危险依赖2. 发布时间2026 年 1 月 21 日3. 来源The Conversation二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容欧盟委员会主席乌尔苏拉·冯德莱恩在世界经济论坛达沃斯会议上强调，欧洲需要建立一种新型独立性，包括技术能力和安全性。欧洲正在采取措施，减少对美国云服务的过度依赖。B. 核心亮点美国三大云服务商（AWS、Azure、Google Cloud）占据欧洲约 70% 的市场份额欧洲本土云服务商仅占 15% 的市场份额技术故障、网络攻击和地缘政治可能导致数字断网风险2. 关键信息A. 市场数据美国云服务在欧洲市场份额：约 70%欧洲本土云服务市场份额：约 15%其他服务市场份额：约 15%B. 近期故障案例2025 年 10 月：AWS 数小时故障，全球银行等服务中断2025 年 12 月：Cloudflare 故障导致 LinkedIn、Zoom 等平台下线2025 年 4 月：西班牙、葡萄牙和法国西南部大规模停电影响云服务C. 政策动向欧盟云主权框架指导云服务采购即将出台的云与 AI 发展法案3. 背景介绍A. 前置背景随着美国政府增加对欧洲领导人的政治压力，人们可以想象欧洲作为地缘政治谈判的一部分，可能失去美国公司提供的数字基础设施访问权限。B. 相关上下文数字基础设施需要与港口、道路和电网等物理基础设施同样受到重视。控制、维护和危机准备应被视为核心公共责任。三、详细报道1. 数字断网风险A. 风险场景当互联网突然停止工作时：本地食品店的支付系统中断医院的医疗系统瘫痪工作软件工具和所有信息消失与亲友沟通困难，社交媒体平台全部下线B. 风险来源技术故障网络攻击自然灾害地缘政治博弈C. 近期案例2025 年 10 月的 AWS 故障导致全球数千个服务（如银行应用）中断。同年 12 月，Cloudflare 故障导致 LinkedIn、Zoom 等通信平台下线。2. 市场现状分析graph TB subgraph 美国科技巨头 AWS[AWS] Azure[Azure] GCP[Google Cloud] end subgraph 欧洲现有云服务 Local1[本土云服务 15%] Foreign[美国云服务 70%] Other[其他 15%] end subgraph 目标架构 Sovereign[主权云] OpenSource[开源平台] LocalDC[本地数据中心] end AWS -->|70%市场份额| Foreign Azure --> Foreign GCP --> Foreign Local1 --> 欧洲现有云服务 Foreign --> 欧洲现有云服务 EuropeanInitiatives[欧盟主权框架] --> Sovereign Sovereign --> 目标架构 OpenSource --> 目标架构 LocalDC --> 目标架构数据来源：研究显示美国三大云服务商（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）占据欧洲约 70% 的市场份额，而欧洲本土云服务商仅占 15%。风险分析：依赖少数全球提供商增加了欧洲私营和公共部门的脆弱性，包括云服务中断的风险。3. 欧洲应对措施A. 瑞典赫尔辛堡数字断网演练瑞典沿海城市赫尔辛堡正在开展一个为期一年的项目，测试各种公共服务在数字断网场景下的运作情况：老年人是否仍能获得医疗处方社会服务能否继续为所有居民提供护理和福利该开拓性项目旨在量化技术服务崩溃造成的全部人力、技术和法律挑战，并了解每个部门可接受的风险水平。B. 德国石勒苏益格-荷尔斯泰因州行动德国北部石勒苏益格-荷尔斯泰因州做出了最明确的数字依赖断绝决定：用开源替代品替换了大多数基于微软的计算机系统取消了近 70% 的许可证目标是在本十年末仅在例外情况下使用大型科技公司服务C. 欧洲多国开源平台投资在法国、德国、荷兰和意大利，政府正在从国家层面和跨国层面投资数字开源平台和工具的开发：聊天、视频和文档管理平台类似于数字乐高积木，行政部门可以按自己的条件托管D. 瑞典国家保险局系统瑞典国家保险局开发的类似聊天、视频和在线协作系统：在国内数据中心而非外国云中运行作为寻求主权数字替代方案的瑞典公共当局的服务提供4. 风险与应对架构graph LR Risk[数字断网风险] --> Impact1[支付系统瘫痪] Risk --> Impact2[医疗系统中断] Risk --> Impact3[办公软件失效] Risk --> Impact4[通信平台停服] Cause1[技术故障] --> Risk Cause2[网络攻击] --> Risk Cause3[自然灾害] -…

mdto.page 技术分析：基于 Cloudflare Workers 的无服务器 Markdown 转换服务
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date: 2026-01-23T22:02:14+00:00
description: mdto.page 技术分析：基于 Cloudflare Workers 的无服务器 Markdown 转换服务一、概述1. 项目简介mdto.page 是一个基于无服务器架构的 Markdown 到 HTML 转换服务，允许用户上传 Markdown 文件并快速生成可共享的网页链接。该项目采用现代化的前端技术栈与 Cloudflare Workers 边缘计算平台相结合，实现了快速、可扩展的文档分享解决方案。2. 核心特性拖拽式 Markdown 文件上传，支持 md、markdown、txt 格式多种视觉主题选择灵活的过期时间设置（1、7、14 或 30 天）实时预览功能Cloudflare Turnstile 机器人防护基于 Cloudflare Workers 的全球边缘部署二、技术栈分析1. 前端架构A. 核心框架React 19：采用最新版本的 React 作为 UI 框架，利用其并发渲染和自动批处理等性能优化特性TypeScript：提供类型安全，减少运行时错误TailwindCSS 4：用于快速构建响应式用户界面Vite：现代化的构建工具，提供快速的开发体验和优化后的生产构建B. 项目结构client/ ├── App.tsx # 主应用组件 ├── components/ # 可复用 UI 组件 ├── entry-client.tsx # 客户端入口 └── entry-server.tsx # 服务端渲染入口2. 后端架构A. 无服务器运行时Cloudflare Workers：提供全球分布的边缘计算能力Cloudflare R2：对象存储服务，用于存储生成的 HTML 内容Turnstile：隐私友好的机器人防护服务B. 服务端结构server/ ├── index.ts # Worker 入口点 ├── routes/ # API 路由 └── utils/ # 服务端工具函数3. Markdown 处理流程项目采用业界标准的 unified 生态系统进行 Markdown 处理：unified：Markdown 处理管道框架remark：Markdown 解析器rehype：HTML 处理器highlight.js：代码语法高亮graph LR A[Markdown 文件] --> B[remark 解析] B --> C[AST 抽象语法树] C --> D[rehype 转换] D --> E[HTML 输出] E --> F[highlight.js 语法高亮] F --> G[最终 HTML]三、系统架构设计1. 整体架构图graph TB User[用户] -->|上传 MD| Frontend[React 前端] Frontend -->|处理请求| Worker[Cloudflare Worker] Worker -->|转换处理| Unified[Unified/Remark/Rehype] Unified -->|存储| R2[(Cloudflare R2)] Worker -->|返回链接| Frontend User[访问者] -->|请求页面| Worker Worker -->|获取 HTML| R2 Worker -->|返回渲染页面| User subgraph 边缘安全 Turnstile[Cloudflare Turnstile] end Frontend -->|验证| Turnstile2. 数据流设计A. 上传流程用户通过 React 前端上传 Markdown 文件前端通过 Turnstile 验证用户身份，防止机器人滥用文件内容发送到 Cloudflare WorkerWorker 使用 unified 生态系统将 Markdown 转换为 HTML生成的 HTML 连同元数据（主题、过期时间）存储到 R2生成唯一 Slug 并返回给用户B. 访问流程用户通过 Slug 访问分享链接Cloudflare Worker 接收请求从 R2 获取对应的 HTML 内容应用选定的主题模板返回渲染后的页面给用户3. Slug 生成与过期机制项目采用创新的编码方案来处理内容过期：graph TD A[生成唯一 ID] --> B[添加过期前缀] B --> C[组合成 Slug] C --> D[存储到 R2] B --> E{前缀编码} E -->|1| F[1 天] E -->|7| G[7 天] E -->|E| H[14 天] E -->|1E| I[30 天] D --> J[设置 R2 生命周期规则] J --> K[自动删除过期对象]Slug 格式说明：1 天过期：1/{slug}7 天过期：7/{slug}14 天过期：E/{slug}（E = 14 …

OpenAI 将 PostgreSQL 扩展至 8 亿用户的技术实践
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date: 2026-01-23T12:19:15+00:00
description: OpenAI 将 PostgreSQL 扩展至 8 亿用户的技术实践一、新闻概述1. 标题Scaling PostgreSQL to power 800 million ChatGPT users（将 PostgreSQL 扩展至支持 8 亿 ChatGPT 用户）2. 发布时间2025 年 12 月 12 日3. 来源OpenAI 官方博客4. 作者Bohan Zhang，OpenAI 技术团队成员二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容OpenAI 详细介绍了如何通过单一主节点 Azure PostgreSQL 实例和近 50 个跨多地域的只读副本，将 PostgreSQL 扩展至支持每秒数百万次查询，服务于 8 亿用户。B. 核心亮点单主节点架构支持 8 亿用户规模每秒处理数百万次查询（QPS）跨地域部署近 50 个只读副本实现个位数毫秒级 p99 延迟达到 99.999% 可用性（五个九）2. 关键信息A. 规模数据用户数量：8 亿查询量：每秒数百万次副本数量：近 50 个只读副本负载增长：过去一年增长超过 10 倍B. 技术指标p99 延迟：个位数毫秒级可用性：99.999%（五个九）复制延迟：接近零SEV-0 事故：过去 12 个月仅 1 次C. 涉及技术Azure PostgreSQL Flexible ServerPgBouncer 连接池级联复制（Cascading Replication）缓存层与缓存锁定机制3. 背景介绍A. PostgreSQL 简介PostgreSQL 是由加州大学伯克利分校科学家创建的开源关系数据库系统，以其可靠性和功能丰富著称。B. OpenAI 的使用场景PostgreSQL 是 OpenAI 核心产品（如 ChatGPT 和 API）的关键数据系统，承载了大量读密集型工作负载。三、详细报道1. 主要内容A. 架构设计OpenAI 采用了单主节点多副本的架构：1 个主节点（Primary）处理所有写入近 50 个只读副本（Read Replicas）分布在全球多个地域使用 PgBouncer 作为连接池代理层实施多层级速率限制B. 扩展策略读扩展：将读请求尽可能卸载到只读副本跨地域部署副本以降低延迟使用缓存层减少数据库读压力写扩展：将可分片的写密集型工作负载迁移到分片系统（如 Azure Cosmos DB）优化应用逻辑减少不必要的写入引入延迟写入以平滑流量峰值C. 技术改进优化查询性能，避免复杂的多表连接实施工作负载隔离，防止"吵闹邻居"问题部署 PgBouncer 降低连接建立时间（从 50ms 降至 5ms）实现缓存锁定机制防止缓存未命中风暴2. 技术细节A. 系统架构graph TB Client[客户端] --> Proxy[代理层/PgBouncer] Proxy --> Primary[主节点/Primary] Proxy --> Replica1[副本1/美国] Proxy --> Replica2[副本2/欧洲] Proxy --> Replica3[副本3/亚洲] Proxy --> ReplicaN[副本N/其他区域] Primary -->|WAL流复制| Replica1 Primary -->|WAL流复制| Replica2 Primary -->|WAL流复制| Replica3 Primary -->|WAL流复制| ReplicaN Cache[缓存层] -.读请求.-> ClientB. MVCC 挑战PostgreSQL 的多版本并发控制（MVCC）实现使其在写密集型工作负载下效率较低：更新操作会复制整行创建新版本导致写放大和读放大引发表和索引膨胀增加自动清理（autovacuum）调优复杂度C. 性能指标连接建立延迟：从 50ms 降至 5ms（使用 PgBouncer）p99 客户端延迟：保持在个位数毫秒级复制延迟：接近零可用性：99.999%D. 复制架构演进当前架构：主节点向所有副本流式传输 WAL 日志未来计划：级联复制graph LR Primary[主节点] -->|WAL| Intermediate[中间副本] Intermediate -->|WAL| Replica1[下游副本1] Intermediate -->|WAL| Replica2[下游副本2] Intermediate -->|WAL| ReplicaN[下游副本N]3. 数据与事实A. 扩展历程过去一年 PostgreSQL 负载增长超过 10 倍从少量副本扩展到近 50 个副本从 ChatGPT 发布时的基础设施问题到现在的稳定运行B. 事故记录过去 12 个月仅发生 1 次 SEV-0 级别 PostgreSQL 事故该事故发生在 ChatGPT Im…