S3 Files 发布：AWS S3 迎来 20 年来最大架构变革一、新闻概述1. 标题S3 Files 发布：AWS S3 迎来 20 年来最大架构变革2. 发布时间2026 年 4 月 7 日3. 来源AWS 官方博客 / All Things Distributed二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容AWS 正式发布 S3 Files 新功能，这是 S3 服务自 2006 年推出以来最重要的架构演进之一。S3 Files 将 Amazon Elastic File System（EFS）集成到 S3 中，允许任何现有的 S3 数据直接作为网络附加文件系统访问。B. 核心亮点S3 成为首个提供完整文件系统访问功能的云对象存储服务支持 NFS v4.2 协议，可将 S3 bucket 挂载为本地文件系统保持 S3 对象存储的所有优势：持久性、可扩展性、成本效益解决了数据在文件系统和对象存储之间的移动摩擦问题2. 关键信息A. 版本号S3 Files（S3 新功能模块）B. 重要数据S3 每日处理超过 2500 万次 Parquet 格式请求S3 Tables 已存储超过 200 万张表S3 每日发送超过 3000 亿个事件通知S3 Files 单客户端读取性能可达 3 GB/sC. 涉及产品Amazon S3Amazon EFSAmazon EC2AWS LambdaAmazon EKS/ECS3. 背景介绍A. 前置版本S3 起源于 2006 年，最初是纯粹的对象存储服务。近年来，AWS 逐步扩展 S3 的数据类型支持：2024 年 re:Invent：发布 S3 Tables（结构化数据）2024 年 re:Invent：发布 S3 Vectors（向量索引）2026 年 4 月：发布 S3 Files（文件系统）B. 相关上下文随着 AI 代理工具的兴起，应用程序开发速度大幅提升。AI 工具倾向于使用丰富的 Unix 工具直接操作本地文件系统数据，而 S3 对象 API 需要额外的推理步骤来列出、传输和操作数据。S3 Files 的推出正是为了解决这种数据访问摩擦。三、详细报道1. 主要内容A. 功能更新S3 Files 允许用户将任何 S3 bucket 或前缀挂载到 EC2 实例、容器或 Lambda 函数中，通过标准文件系统 API 访问数据。核心特性：直接挂载 S3 bucket 为文件系统支持 NFS v4.2 协议双向同步：文件系统更改自动同步到 S3保持 S3 强一致性和原子性保证与现有 S3 数据完全兼容，无需迁移B. 技术改进S3 Files 的设计采用了独特的「Stage and Commit」架构，明确区分文件系统和对象存储的边界，而不是试图将两者强行融合。设计原则：文件系统和对象存储保持各自语义完整性通过明确的同步边界连接两个世界数据在 EFS 层暂存，然后批量提交到 S3C. 兼容性说明与现有 S3 bucket 完全兼容不影响依赖 S3 对象语义的现有应用支持增量采用，无需大规模迁移2. 技术细节A. 架构变化graph TB subgraph 计算资源 A[EC2 实例] B[Lambda 函数] C[EKS/ECS 容器] end subgraph S3 Files 挂载层 D[NFS v4.2 接口] E[EFS 命名空间] end subgraph S3 存储层 F[S3 Objects] G[S3 Tables] H[S3 Vectors] end A -->|NFS 挂载| D B -->|NFS 挂载| D C -->|NFS 挂载| D D --> E E -->|Stage and Commit| F E -->|双向同步| F F --> G F --> HB. 性能指标单客户端读取吞吐量：3 GB/s多客户端可扩展至 Tbps 级别数据同步周期：约 60 秒小文件（< 128 KB）立即加载大文件采用延迟水合策略30 天未访问文件自动从文件系统视图驱逐（S3 中保留）C. 工作机制挂载过程：首次访问目录时，S3 Files 从 S3 导入元数据小于 128 KB 的文件同步拉取数据大文件仅拉取元数据，实际读取时按需获取元数据扫描在后台进行，用户可立即开始工作数据同步：文件系统更改每 60 秒左右批量提交到 S3其他应用对 S3 对象的修改会自动反映到文件系统视图冲突解决：S3 作为真实来源，冲突文件移至 lost+found 目录Read Bypass 优化：高吞吐量顺序读取自动绕过 NFS使用并行 GET 请求直接访问 S3显著提升大文件读取性能D. 数据与事实S3 生态规模：存储数 EB 级 Parquet 数据每日处理超过 2500 万次 Parquet 请求S3 Tables 已存储超过 200 万张表每日发送 3000 亿个事件通知客户痛点：基因组学研究：数据在 NFS 共享存储和云存储之间反复复制机器学习训练：模型训练期望文件系统，数据存储在 S3媒体处理：转码工具使用文件 API，源数据在对象存储科学计算：遗留应用依赖文件系统，现代数据湖使用 S3四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势S3 Files 的发布标志着云存储从单一数据模型向多模态存储系统的演进。对象存储、文件存储、表格式、向量索引等不同数据抽象开始在同一存储平台上统一。B. 竞争格局AWS S3 成为首个提供原生文件系统访问的对象存储服务与 Azure Files、Google Cloud Filestore 等专用文件存储服务形成差异化竞争可能引发其他云厂商跟进类似功能2. 用户影响A. 现有用户无需迁移现有 S3 数据可选择性采用，不影响现有工作负载为混合文件/对象工作负载提供统一解决方案B. 潜在用户简化云上文件工作负载的架构降低数据在存储系统间移动的成本加速 AI/ML 工作负载的数据访问C. 迁移成本零迁移成本：现有 S3 数据可直接挂载应用适配成本：需要识别和适配文件系统 API 的应用3. 技术趋势A. 技术方向存储系统从单一抽象向多模态演进数据访问模式多样化：对象、文件、表、向量边界显式化而非隐藏复杂性B. 生态影响促进 AI 代理工具与云存储的集成加速数据湖与文件工作负载的融合推动存储即服务向更高级抽象发展五、各方反应1. 官方回应AWS 首席技术官 Werner Voges 在博客前言中指出：「这是我们应该为客户解决的问题类型——消除数据在不同存储系统间移动的摩擦。」S3 团队负责人 Andy Warfield 表示：「S3 Files 的设计中最令人意外的是，文件和对象之间的明确边界成为设计中最好的部分。我们花了几个月试图让它消失，当我们最终接受它作为系统的第一类元素时，一切都变得更好了。」2. 业内评价A. 专家观点GeekWire：「这是 AWS 为 AI 时代重塑 S3，消除了应用和代理的一个关键障碍」SiliconAngle：「S3 Files 简化了云数据管理，让客户更容易管理存储在 S3 中的数据」开发者社区：「这是 S3 20 年来最大的更新」B. 社区反馈Twitter 用户热议：「S3 不再只是对象存储，这是云存储的革命性变化」Reddit 讨论：对性能和兼容性表示关注，但普遍认为方向正确3. 用户反馈A. 正面评价统一数据存储，减少数据复制简化架构，降低运维复杂度对 AI/ML 工作负载友好B. 关注点重命名操作的代价（S3 无原生重命名）60 秒同步周期对某些工作负载可能不够部分 S3 对象键无法表示为有效 POSIX 文件名C. 中立观察AWS 采用了诚实的设计，明确披露边界和限制客户 Beta 已进行约 9 个月，持续迭代改进这是 S3 演进的重要一步，但并非终点六、相关链接1. 官方公告AWS What's New: Announcing Amazon S3 FilesAWS Blog: Launching S3 FilesS3 Files 技术文档2. 相关报道GeekWire: Amazon revamps S3 for the AI eraSiliconAngle: AWS launches Amazon S3 FilesHPCwire: AWS Launches Amazon S3 Files3. 技术文档Amazon S3 用户指南Amazon EFS 文档参考资料S3 Files and the changing face of S3 | All Things DistributedAWS What's New: Announcing Amazon S3 FilesAWS Blog: Launching S3 Files
GitHub 可用性危机分析：三个九都难以维持
GitHub 可用性危机分析：三个九都难以维持一、新闻概述1. 标题GitHub 在勉强维持三个九的可用性方面举步维艰2. 发布时间2026 年 2 月 10 日 12:39 UTC3. 来源The Register（技术媒体）二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容GitHub 近期频繁出现服务中断和性能问题，其可用性甚至难以维持三个九（99.9%）的标准。B. 核心亮点2026 年 2 月 9 日发生多起服务故障Actions、Pull Requests、通知和 Copilot 全部受影响通知延迟长达 50 分钟Copilot 策略传播问题持续 17 小时2025 年某个时段正常运行时间曾降至 90% 以下2. 关键信息A. 故障时间2026 年 2 月 9 日 15:54 UTC 开始确认问题B. 受影响服务GitHub ActionsPull Requests通知服务GitHub CopilotC. 恢复时间2026 年 2 月 9 日 19:29 UTC 确认恢复正常3. 背景介绍A. 服务等级协议GitHub Enterprise Cloud 的 SLA 规定 99.9% 的正常运行时间，但不对所有用户做出保证。B. 行业标准五个九（99.999% 的正常运行时间）是云计算行业的金标准，但许多供应商连 90% 都难以维持。三、详细报道1. 主要故障事件A. 2026 年 2 月 9 日服务中断graph LR T1[15:54 UTC] --> A[确认部分 GitHub 服务出现问题] T2[16:29 UTC] --> B[Copilot 策略传播问题开始] T3[17:57 UTC] --> C[通知延迟降至约 30 分钟] T4[19:29 UTC] --> D[确认服务恢复正常] T5[次日 09:57 UTC] --> E[Copilot 问题完全解决] style T1 fill:#e1f5ff style T2 fill:#ffe1e1 style T3 fill:#fff4e1 style T4 fill:#e1ffe1 style T5 fill:#e1e1ff问题详情：通知延迟：最高达 50 分钟Copilot 策略传播：新启用的模型无法在用户访问时显示故障持续时间：约 3.5 小时（主要服务）Copilot 故障：持续约 17 小时B. 历史可用性问题根据非官方重建的状态页面数据，GitHub 在 2025 年某个时段的正常运行时间曾降至 90% 以下。2. 技术细节A. 可用性标准对比可用性等级正常运行时间年度停机时间适用场景一个九90%36.5 天消费级服务两个九99%3.65 天一般业务三个九99.9%8.76 小时企业服务（GitHub SLA）四个九99.99%52.56 分钟高可用服务五个九99.999%5.26 分钟关键基础设施B. 状态页面变更GitHub 更新了其状态页面的设计，使得以下操作变得更加困难：查看过去 90 天的整体运行情况可视化服务的整体可用性快速评估系统稳定性3. 相关事件graph LR A[GitHub 服务问题] --> B[Actions 故障] A --> C[Pull Requests 故障] A --> D[通知延迟] A --> E[Copilot 故障] B --> F[CI/CD 中断] C --> G[代码协作受阻] D --> H[团队沟通延迟] E --> I[AI 编程助手失效]四、影响分析1. 对开发者的影响A. 开发工作流中断CI/CD 管道因 Actions 故障而停止代码审查和合并流程受阻团队协作效率下降B. AI 编程辅助失效Copilot 服务中断影响开发者生产力策略传播问题导致新模型无法访问2. 对企业客户的影响A. SLA 争议Enterprise Cloud SLA 规定 99.9% 正常运行时间实际可用性可能难以达到承诺标准B. 业务连续性风险频繁的服务中断影响关键开发项目需要制定故障应急预案3. 行业影响A. 云服务可靠性信任危机云服务难以维持基本的可用性标准五个九的承诺在现实中难以实现B. 微软旗下服务稳定性质疑GitHub 作为微软子公司，其服务质量引发关注与其他微软服务的稳定性问题相呼应五、各方反应1. 用户反馈社区对 GitHub 频繁故障表示不满开发者担心依赖单一平台的风险2. 行业观察云服务可靠性普遍下降企业应规划故障应对策略3. 相关报道Zig 编程语言因微软 AI 痴迷而退出 GitHubGitHub 计划对自托管运行器收费后撤回决定六、经验教训1. 服务设计启示A. 透明度问题状态页面设计变更降低了透明度用户难以评估服务的整体可用性B. 监控与告警需要独立的第三方监控用户应自行监控关键服务2. 客户应对策略A. 多平台部署避免过度依赖单一代码托管平台考虑自托管或混合部署方案B. 故障预案制定服务中断时的应急预案建立离线工作能力3. 行业思考A. SLA 现实性供应商需要更现实的可用性承诺客户应理性评估 SLA 条款B. 可靠性投资云服务商需要投资基础设施可靠性简化架构以提高稳定性参考资料GitHub appears to be struggling with measly three nines availability - The Register
EVE-NG chroot 执行 qemu-system-x86_64 权限拒绝排障复盘
EVE-NG chroot 执行 qemu-system-x86_64 权限拒绝排障复盘一、事件概述1. 事件背景在 EVE-NG 实验环境中，节点启动阶段执行 chroot . /opt/qemu-2.12.0/bin/qemu-system-x86_64 失败，报错为 Permission denied，导致实验节点无法正常拉起。2. 影响范围A. 影响对象受影响对象为当前实验实例目录 /opt/unetlab/tmp/0/2b55d7be-2cb0-4b0b-aa69-68597d7dc51e 下的节点。B. 影响时长从故障暴露到完成修复约数分钟。C. 影响功能QEMU 进程无法在 chroot 环境中启动，节点启动流程中断。3. 严重程度P2，单实验实例节点启动失败，不影响宿主机基础服务。二、事件时间线1. 故障发生（16:00）A. 现象描述执行 chroot . /opt/qemu-2.12.0/bin/qemu-system-x86_64 返回 Permission denied。B. 初步判断优先怀疑二进制无执行位、挂载 noexec、chroot 目录权限异常。2. 问题定位（16:02）A. 关键检查完成以下检查：qemu-system-x86_64 文件权限正常，为 -rwxr-xr-x。挂载参数未发现 noexec。直接在宿主机路径执行 qemu-system-x86_64 --version 正常。仅在 chroot 内执行失败。B. 进一步验证检查 ELF 解释器路径为 /lib64/ld-linux-x86-64.so.2，并确认 chroot 内对应文件存在，但权限为 -rw-r--r--，缺少执行位。3. 修复实施（16:05）A. 处理措施发现 /opt/unetlab/tmp/.../jail 为只读 bind 挂载，不能直接在 tmp 路径改权限。 转而在源目录 /opt/unetlab/jail/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 执行 chmod 755。B. 验证结果再次执行 chroot /opt/unetlab/tmp/.../2 /opt/qemu-2.12.0/bin/qemu-system-x86_64 --version 成功输出 QEMU 版本信息。sequenceDiagram participant U as 运维 participant H as 宿主机 participant C as chroot 环境 U->>H: 执行 qemu-system-x86_64 --version H-->>U: 正常 U->>C: chroot 执行 qemu-system-x86_64 C-->>U: Permission denied U->>H: 检查 ld-linux-x86-64.so.2 权限 H-->>U: 发现无执行位 U->>H: 修复 /opt/unetlab/jail/lib64 权限 U->>C: chroot 再次执行 C-->>U: 执行成功三、问题分析1. 直接原因chroot 环境依赖的动态加载器 /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 缺少执行权限，导致动态链接 ELF 程序在 chroot 内无法启动。2. 根本原因（5 Whys）A. 为什么 qemu 无法在 chroot 内运行因为动态加载器不可执行，内核无法完成程序加载。B. 为什么只在 chroot 内失败宿主机执行使用宿主机 /lib64；chroot 执行使用 jail 内 /lib64，二者权限状态不同。C. 为什么在 tmp 路径修复失败tmp 下 jail 是只读 bind 挂载点，权限变更需要在源目录 /opt/unetlab/jail 进行。3. 深层反思排障初期若只盯着 qemu 二进制本身，容易漏掉动态加载器权限和 mount 绑定关系这两个关键点。四、解决方案1. 临时方案A. 实施措施在源目录修复动态加载器权限：chmod 755 /opt/unetlab/jail/lib64/ld-linux-x86-64.so.2。B. 效果评估当前实例节点可恢复启动，问题立即解除。2. 永久方案A. 改进措施将以下检查加入 EVE-NG 运维巡检：检查 /opt/unetlab/jail/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 是否为 -rwxr-xr-x。检查 /opt/unetlab/tmp 下 jail 与 qemu 目录挂载关系是否符合预期。节点启动失败时优先执行 chroot + --version 快速自检。B. 实施计划在后续运维文档中补充该排障条目，并形成标准化故障检查清单。3. 预防措施对 /opt/unetlab/jail 关键文件权限建立基线，变更后自动校验，避免再次出现权限漂移。五、经验总结1. 做得好的地方排障路径清晰，先验证可执行文件，再收敛到解释器和挂载点，定位速度快。2. 需要改进的地方缺少对 jail 关键文件权限的日常巡检机制。3. 可复用结论遇到 chroot 中 Permission denied，且二进制已有执行位时，应优先检查：ELF 解释器权限。mount 是否为 noexec。bind 挂载源目录与目标目录的权限一致性。参考资料本次会话现场排障命令与结果（2026-03-23）
Proxmox 无法创建新虚拟机问题排查与修复
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。B. 使配置生效执行 systemctl restart pve-cluster，确认 pve-cluster 与 pvedaemon 正常，且日志中不再出现 pve3 或 pve-ssl.pem 不存在错误。2. 预防措施A. 主机名与集群节点名一致安装或加入集群时，确保 corosync.conf 中的 name 与 hostname 一致；若后续修改 hostname，需同步修改 corosync 并重启 pve-cluster。B. 变更检查清单修改 PVE 主机名、迁移节点或恢复集群配置时，检查：/etc/hostname、/etc/pve/corosync.conf 的 nodelist、/etc/pve/nodes/ 下目录名是否一致。五、经验总结1. 做得好的地方按存储、服务、集群、配置、复现的步骤系统排查，快速定位到配置不一致。仅修改配置并重启服务即修复，无需重建集群或迁移数据。2. 可复用经验PVE 单节点或集群中，节点名（corosync name）与 /etc/pve/nodes/ 必须一一对应；name 与主机名一致可减少此类问题。出现「could not fetch metrics from <节点名>」「pve-ssl.pem does not exist」时，优先检查该节点名是否在 nodes 下存在、是否与 hostname/corosync 一致。3. 诊断命令速查目的命令示例存储与空间pvesm status；df -h服务状态systemctl status pve-cluster pvedaemon集群与 quorumpvecm status节点名与配置cat /etc/pve/corosync.conf；ls /etc/pve/nodes/复现创建 VMqm create 9999 --memory 512 --name test-vm --net0 virtio,bridge=vmbr0六、流程图（诊断与修复）flowchart LR A[无法创建新VM] --> B[检查存储] B --> C[检查服务与集群] C --> D[检查节点名与目录] D --> E[corosync name 与 nodes 目录不一致] E --> F[修改 name 为主机名] F --> G[重启 pve-cluster] G --> H[恢复正常]七、参考资料Proxmox VE 官方文档：Cluster 与 Corosync 配置说明本复盘基于 2026 年 3 月对单台 PVE 节点 192.168.124.253 的远程排查与修复实践整理
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
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。但你会怀念生态系统。CI/CD 管道需要重建。理所当然的集成不存在。gh pr create 的肌肉记忆需要时间才能解除。C. 域名 TLD 定价这简直令人费解。某些 TLD 通过欧洲注册商购买时成本显著更高。在某些地方便宜得多的扩展名上，我谈论的是 2-3 倍的加价。我从未得到过为什么的满意解释。如果有人知道，我真的很好奇。4. 无法避免的美国依赖A. Google Ads 和 Apple 开发者计划如果你想获取用户并分发移动应用，必须向山景城和库比蒂诺付费。App Store 或 Play Store 没有欧洲替代品。这只是做生意的成本。B. 社交登录用户期望使用 Google 登录和使用 Apple 登录。可以添加电子邮件/密码和通行密钥，但完全删除社交登录是转化杀手。每次认证流程都会访问美国服务器。一线希望：德国身份提供商 Hanko 处理认证层本身，因此至少用户管理和会话处理保持在欧洲，即使 OAuth 流程触及 Google 或 Apple。C. AI 模型如果你想要 Claude，而我非常想要 Claude，那就是 Anthropic，那就是美国。欧盟 AI 生态系统正在增长，但对于前沿模型，选项主要是美国的。你可以在欧洲推理提供商上运行开放权重模型，但如果你想要 Claude，你需要进行跨大西洋 API 调用。四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势欧洲云基础设施生态系统是真实的，并且正在快速成熟。Hetzner、Scaleway、Bunny.net 等公司提供了具有竞争力的产品。B. 竞争格局美国科技巨头仍然主导云市场，但欧洲替代品正在特定领域展现出价格和性能优势。自托管文化在欧洲可能更受欢迎。2. 用户影响A. 潜在用户对于重视数据主权和 GDPR 合规的企业，欧洲云栈提供了一个可行的替代方案。B. 迁移成本迁移成本高于预期。每个自托管服务都是一个需要维护的服务。每个选择的欧洲提供商都有更小的社区、更薄的文档，以及在凌晨 2 点出现问题时更少的 Stack Overflow（或 Claude）答案。C. 成本优势基础设施成本低于在 AWS 上的成本。数据驻留故事清晰。作者必须深入了解其技术栈，因为没有只需点击 AWS 按钮的逃生舱口。3. 技术趋势A. 欧洲云生态欧洲云基础设施正在成熟，但仍然需要主动选择而非被动接受。科技行业的默认设置将你向西拉过大西洋，逆流而上需要努力。B. 自托管复兴自托管不再是过时的做法，而是一种确保数据控制和成本可预测性的方式。随着 Kubernetes 等技术的普及，自托管的门槛正在降低。五、各方反应1. 作者评价这是值得付出的努力。但这确实是努力。2. 关键洞察如果你想这样做，请睁大眼睛进入。欧洲基础设施生态系统是真实的，并且正在快速成熟。但 Made in EU 仍然是一个你必须主动做出的选择，而不是你可以被动陷入的选择。六、相关链接1. 原文链接Made in EU - it was harder than I thought2. 相关服务Hetzner - 德国云服务器提供商Scaleway - 法国云服务提供商Bunny.net - 斯洛文尼亚 CDN 提供商Nebius - 欧洲 AI 推理平台Hanko - 德国身份认证提供商hank.parts - 作者的项目网站参考资料Made in EU - it was harder than I thought
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据中国信通院云大所副所长栗蔚的介绍，算力互联网包括三个逻辑层次：设施互联层：推广高速互联与高性能传输协议资源互用层：建立统一标识体系与多级互联平台业务互通层：提升应用调度互通与算网融合能力当前我国正处于智算局域网迈向广域网互联的阶段，未来算力互联网将遵循"先互联、再成网、同步建市场"的发展思路。B. 算力互联网架构图graph TB subgraph 用户层 U1[企业用户] U2[科研机构] U3[政府机构] end subgraph 应用层 A1[AI 训练] A2[AI 推理] A3[科学计算] end subgraph 调度层 S1[国家算力互联网服务平台] S2[统一标识体系] S3[算力调度服务] end subgraph 资源层 R1[北京节点] R2[上海节点] R3[四川节点] R4[湖北节点] end subgraph 设施层 I1[中国电信] I2[中国移动] I3[中国联通] end U1 --> S1 U2 --> S1 U3 --> S1 S1 --> S2 S1 --> S3 S2 --> R1 S2 --> R2 S2 --> R3 S2 --> R4 R1 --> I1 R2 --> I1 R3 --> I2 R4 --> I3C. RDMA 长距传输验证RDMA（远程直接内存访问）技术是实现算力互联网的关键技术之一。本次大会发布的验证结果展示了百公里长距 RDMA 的技术突破：sequenceDiagram participant AI as AI 训练任务 participant Local as 本地算力中心 participant RDMA as RDMA 网络 participant Remote as 远程算力中心 AI->>Local: 发送训练请求 Local->>RDMA: 建立 RDMA 连接 RDMA->>Remote: 长距无损传输 Remote-->>RDMA: 返回计算结果 RDMA-->>Local: 直接内存写入 Local-->>AI: 返回训练结果 Note over AI,Remote: 百公里长距验证成功 Note over RDMA: 千公里跨域验证启动中5. 标准化进展大会同时发布了 2025 年度算力互联互通标准符合性验证结果。中国通信标准化协会联合中国信通院，围绕统一算力标识、统一算力大市场、AI 云操作系统、数据快递等重点领域系统推进算力标准体系建设。中移苏研、天翼云、联通数科、京东科技、腾讯科技、光环云、中电万维、蓝耘科技、智翼科技等 9 家公司获得了 8 个类别的 20 项证书，涵盖：算力资源接入一致性算力服务调度一致性算力标识插件一致性可信算力资源池可信算力提供商可信算力调度服务商可信算力大市场入网入市标识码算力调度接入服务商四、影响分析1. 行业影响A. 推动算力资源整合国家算力互联网服务平台的发布，将打破算力资源的地域和服务商壁垒，实现算力资源的统一调度和优化配置，提高整体资源利用效率。B. 促进技术创新RDMA 长距传输技术的验证和跨域验证的启动，将推动算力互联网底层技术的持续创新，为大规模分布式算力调度提供技术支撑。C. 加速标准体系建设算力互联互通标准符合性验证结果的发布，标志着我国算力互联网标准体系逐步完善，为行业发展提供规范指引。2. 地域影响A. 四川枢纽节点的作用四川枢纽节点的上线，将西南地区纳入全国算力互联网体系，有利于发挥西部地区能源优势，承接东部地区算力需求，促进区域协调发展。B. "港数粤算"专线的意义"港数粤算"数据快递专线的开通，将有效解决香港地区 AI 算力需求激增与本地资源不足的矛盾，促进粤港澳大湾区算力资源共享。3. 技术趋势A. 从局域到广域当前我国算力发展正处于从智算局域网向广域网互联转型的关键阶段，未来将实现全国范围内的算力资源协同。B. 从建设到服务算力发展重点将从规模建设向高效服务转型，通过算力互联网实现随时、随地、随需的低成本算力获取。C. 从分散到统一通过统一标识体系和调度平台，实现分散算力资源的统一接入、统一标识、统一调用，构建全国统一算力大市场。五、相关链接1. 官方机构中国信息通信研究院中国互联网协会中国通信企业协会2. 相关政策国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见算力互联互通行动计划3. 技术文档全球算力发展情况及指标体系研究报告算力互联互通标准体系参考资料2025算力互联网大会在成都成功召开 - 算力互联网联盟官方公众号
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10% 额外额度赠送B. API 调用适合生产环境集成10% 额外额度赠送五、安全与合规1. 合规认证AICPA SOC 2：认证中ISO 27001：认证中GDPR：合规进行中2. 数据安全深度重视数据隐私和安全提供信任页面和安全中心六、应用场景1. AI 编程根据 Clacky AI 的反馈，ZenMux 在以下方面表现优异：长上下文处理多模型编排多轮对话调用2. 情感陪伴根据 Scietrain 的反馈：轻松访问全球顶级模型服务快速稳定客户体验优秀价格实惠3. 企业应用根据 Eigent（CamelAI）的反馈：服务稳定性是关键成本优化约 20%七、竞争分析1. 与直接调用模型提供商对比特性直接调用ZenMux账号管理多个账号统一账号API 兼容各自协议统一兼容质量保障无保险机制容灾能力单点故障多供应商切换成本优化需手动对比自动路由优化2. 行业影响从"连接 AI"到"保障 AI 结果"的模式转变推动 AI 服务质量标准化促进 AI 基础设施的透明化八、最新动态1. 新模型上线A. Gemini-3-Flash-Preview最新 Google 模型ZenMux 独家提供B. Nano Banana Pro基于 Gemini 3 Pro 的图像模型4K 分辨率支持更快处理速度增强推理能力C. Gemini 3 Pro PreviewGoogle 最先进的多模态推理模型支持文本、图像、音频、视频、代码理解企业级可靠性2. 时间线2025 年 11 月 25 日：Nano Banana Pro 上线2025 年 11 月 19 日：Gemini 3 Pro Preview 上线九、总结ZenMux 通过以下创新重新定义了 AI 基础设施：质量保险机制：首创"结果不佳，自动赔付"，为 AI 服务质量提供经济保障统一网关架构：兼容主流协议，降低集成成本多供应商容灾：自动故障切换，确保企业级稳定性透明度体系：HLE 基准测试和实时质量追踪智能路由：自动选择最优模型，平衡质量与成本这些特性使 ZenMux 成为开发者构建 AI 应用的理想基础设施平台。参考资料ZenMux 官网ZenMux 文档
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、腾讯视频、腾讯会议、QQ 浏览器、QQ音乐，他们在几乎每个赛道都有头部产品。想找什么类型的用户都能找到。一位字节 AI 产品经理说：归根结底，腾讯对流量的焦虑比字节小得多。C. 阿里的信念阿里的信念是全栈自主。从芯片到云，从模型到应用，每一层都要自己做。这条路最重，但如果跑通了，护城河也最深。5. 有趣的情报战一位元宝内部人士说，我们今天讨论一个功能点，豆包第二天就知道了。豆包也有压力，他们几乎把我们的人都挖走了。很像一场公开的情报战。四、人才与算力竞赛1. AI 人才策略A. 字节的疯狂招聘字节扫描几十所顶尖中国大学所有核心专业，给 HR 人员下指标：重点大学重点专业的本科生接触率要在 80% 以上，硕士生接触率要在 90% 以上。他们聚焦到每年招 10-20 个最顶尖的人才，标准是有潜力进入 OpenAI 前 40 名。B. 目标字节的目标是在大语言模型领域至少成为全球第三大玩家。注意，目标是前三，不是第一。2. 夸张的算力成本一位 AI 创业者算了笔账：字节、阿里、腾讯各自拥有超过 10 万张 GPU。对创业公司来说，一台 8 卡 H100 服务器的月租约 1 万美元。保守估计每张卡每年 1 万美元，10 万张卡一年就要投入约 10 亿美元。这只是和巨头竞争的最低门槛。3. 数据与海外差距A. 内部数据优势巨头还有大量内部数据，这是其他公司无法通过公开互联网获取的。B. 跟海外的差距一位接近字节高层的人士说，字节目前的基础设施比中国任何公司都强。但和全球比，最大的问题是缺少像 OpenAI 那样能提出方向、做前沿研究的人，比如 GPT-4o 和 Sora。中国过去没有真正的企业研究院，因为民营企业太穷了。现在终于可以试一试了。五、影响分析1. 行业影响A. 竞争格局中国 AI 市场形成三足鼎立格局，每家公司采取了不同的发展路径。B. 技术趋势流量驱动型：字节依靠抖音流量飞轮技术追赶型：腾讯引进人才快速改革全栈自主型：阿里从芯片到应用全链条布局2. 用户影响A. 现有用户中国用户已经能够使用本土 AI 产品，日活破亿的豆包说明市场接受度很高。B. 潜在用户随着三大巨头的持续投入，AI 产品体验会快速提升。3. 技术趋势A. 算力门槛10 亿美元年的算力投入成为入场门票，这会进一步拉大巨头与创业公司的差距。B. 人才争夺对顶尖 AI 人才的争夺会越来越激烈。C. 研究投入中国民营企业开始有能力建设真正的企业研究院。六、各方反应1. 业内观察A. 字节产品经理观点腾讯对流量的焦虑比字节小得多，因为腾讯有全场景覆盖的优势。B. 元宝内部人士我们今天讨论一个功能点，豆包第二天就知道了。这是一场公开的情报战。2. 市场反馈A. 用户数据豆包成为中国首个日活破亿的 AI 产品，证明市场需求巨大。B. 行业地位元宝日活跃用户冲进中国 AI 应用前三。七、相关链接1. 原文链接https://x.com/vista8/status/20185371687766757452. 相关公司字节跳动：豆包、抖音、今日头条腾讯：元宝、混元、微信、QQ阿里巴巴：平头哥、阿里云参考资料向阳乔木 @vista8 的推文
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：因人流量大而减少四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势FOSDEM 2026 反映了欧洲技术产业的几个重要趋势：去中心化运动加速：从社交媒体到基础设施，去中心化解决方案获得了前所未有的关注。开源基础设施成熟：开源软件不再仅限于应用层，而是深入到基础设施的核心。欧洲技术独立性：在政治和经济压力下，欧洲更加重视建立独立于美国科技巨头的技术体系。B. 竞争格局对大型科技公司的影响：开源替代方案的成熟可能威胁到现有商业巨头的市场地位对欧洲本土企业的机遇：开源基础设施的成熟为欧洲本土技术公司提供了发展机会对全球开源生态的影响：欧洲的数字主权运动可能在全球范围内激发类似倡议2. 用户影响A. 现有用户迁移到自托管解决方案的意愿增强对开源项目的信任度提升对技术透明度和可审计性的要求提高B. 潜在用户开源基础设施的易用性提升降低了入门门槛数字主权意识的普及吸引了更多用户关注开源社区支持项目的增长提供了更多学习资源C. 迁移成本技术门槛：仍然需要一定的技术能力时间投入：从集中式服务迁移需要时间规划学习曲线：新工具和系统的学习成本3. 技术趋势A. 技术方向内存安全语言：Rust 在基础设施领域的应用持续增长最小化系统：SmolBSD 等项目证明了简单性是战略选择而非限制混合编排：虚拟机和容器的界限模糊，形成混合编排模式社区网络：DN42 等项目展示了去中心化网络的可行性B. 生态影响BSD 生态系统复兴：多个 BSD 相关项目显示了 BSD 系统的活力自托管工具链成熟：从存储到网络，自托管解决方案日益完善开源办公软件进步：Collabora Online 等项目缩小了与商业办公软件的差距五、各方反应1. 官方回应FOSDEM 组织方通过会议议程安排明确表达了对数字主权议题的支持，将相关主题演讲安排在主要时段。2. 业内评价A. 专家观点开源社区普遍认为数字主权运动是必要的且适时的对会议规模的快速增长表示担忧，认为已接近可持续极限呼吁在保持开放性和可及性的同时实现规模扩展B. 社区反馈正面评价：对会议主题的转变表示欢迎，认为反映了行业的真实需求关注点：担心过度拥挤可能损害会议的开放性和自发性建议：考虑增加场地容量或改进会议组织方式3. 用户反馈A. 正面评价演讲质量高，内容具有前瞻性社区氛围浓厚，交流机会丰富对 Mozilla 等组织提供的免费食物等贴心举措表示赞赏B. 负面评价会场过于拥挤，参加热门演讲需要提前数小时排队非正式交流空间被挤压有人考虑通过直播或录像代替现场参会C. 中立观察尽管面临拥挤等挑战，但现场参会带来的面对面交流价值仍然不可替代。许多参会者表示，与老朋友重逢和即兴讨论是 FOSDEM 的核心价值。六、相关链接1. 官方资源FOSDEM 2026 官方网站FOSDEM 2026 日程安排2. 相关项目BoxyBSD - BSD 学习平台gyptazy 技术博客Proxmox 虚拟化平台XCP-ng 虚拟化平台3. 技术文档SmolBSD 项目页面DN42 网络自动化演讲Collabora Online 技术挑战演讲参考资料FOSDEM 2026 – Open Source, Digital Sovereignty, and Europes Future - gyptazy
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. 证书管理建议A. 使用独立证书推荐为每个 DNS 服务商处的域名使用独立证书，这是官方推荐的方式。B. 自动续期配置acme.sh 默认配置自动续期，无需额外操作：# 查看已安装的证书 acme.sh --list # 查看证书续期cron任务 crontab -l | grep acme.shC. 证书部署申请成功后，acme.sh 会自动保存证书，可以通过以下命令部署：acme.sh --install-cert -d a.com \ --cert-file /path/to/cert.pem \ --key-file /path/to/key.pem \ --fullchain-file /path/to/fullchain.pem \ --reloadcmd "service nginx reload"2. 安全建议A. API 密钥权限最小化为 acme.sh 创建专用的 API 密钥，仅授予 DNS 管理权限，避免使用主账号密钥。B. 定期轮换密钥建议每 3-6 个月更换一次 API 密钥。C. 监控证书有效期虽然 acme.sh 会自动续期，但仍建议配置监控告警，确保证书正常续期。3. 故障排查A. 常见问题问题 1：DNS API 验证失败# 检查 API 密钥是否正确 echo $Ali_Key echo $Ali_Secret # 手动测试 DNS API curl "https://alidns.aliyuncs.com/"问题 2：证书申请超时检查网络连接确认 DNS 服务商 API 可用增加等待时间参数：--dnssleep 300问题 3：域名验证失败确认域名已在对应 DNS 服务商处检查 API 密钥是否有该域名的管理权限B. 日志查看# 查看 acme.sh 日志 acme.sh --issue --dns dns_ali -d a.com -d *.a.com --debug五、实际案例案例：Web 服务器多证书配置1. Nginx 配置示例当使用多个证书时，需要在 Nginx 中为每个域名配置对应的证书：# a.com 使用阿里云申请的证书 server { listen 443 ssl; server_name a.com *.a.com; ssl_certificate /path/to/a.com.fullchain.pem; ssl_certificate_key /path/to/a.com.key.pem; # 其他配置... } # b.com 使用腾讯云申请的证书 server { listen 443 ssl; server_name b.com *.b.com; ssl_certificate /path/to/b.com.fullchain.pem; ssl_certificate_key /path/to/b.com.key.pem; # 其他配置... }2. Apache 配置示例<VirtualHost *:443> ServerName a.com ServerAlias *.a.com SSLEngine on SSLCertificateFile /path/to/a.com.cert.pem SSLCertificateKeyFile /path/to/a.com.key.pem SSLCertificateChainFile /path/to/a.com.chain.pem </VirtualHost> <VirtualHost *:443> ServerName b.com ServerAlias *.b.com SSLEngine on SSLCertificateFile /path/to/b.com.cert.pem SSLCertificateKeyFile /path/to/b.com.key.pem SSLCertificateChainFile /path/to/b.com.chain.pem </VirtualHost>六、总结1. 核心要点acme.sh 不支持在单个证书中混合使用多个 DNS API推荐为每个 DNS 服务商处的域名分别生成证书证书自动续期功能由 acme.sh 内置处理多证书配置在 Web 服务器中简单易行2. 推荐方案最佳实践：使用方案一，分别为每个 DNS 服务商申请独立证书。这种方式：配置简单，维护容易符合 acme.sh 的设计理念证书续期互不影响灵活性最高3. 参考资料参考资料acme.sh 官方 GitHub 仓库如何同时使用 CloudFlare 和 DNSPod 的两个域名？Issue #2791acme.sh 支持多个 DNS 服务商讨论 - Let's Encrypt 社区acme.sh 自动解析并申请证书 - DNSPod 官方文档使用 acme.sh 为在腾讯云（DNSPod）解析的域名自动申请证书 - 腾讯云使用 acme.sh 与阿里云 DNS 自动签发免费数字证书 - Kubecc Blogacme.sh 多域名最佳实践教程