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xinmans 没注意版本号，是 debian-12-5-0 使用 apt 安装的默认版本。
1.ZFS 是 Sun 公司开发的商业 FS ，TrueNAS 以及各种 Linux 发行版用的是其开源版本 OpenZFS ，两者不一样。
2.OpenZFS 就是有你说的这个问题，我自己按照完整的 OpenZFS 分层存储，包括 RaidZ2 的 HDD 、热备盘、Cache 盘、Write Log Zil Mirror ，都部署了，跑了半个月就是各种校验和错误。我深刻怀疑是 Bug 或者是开发者故意的。
3.建议有条件还是上分布式存储吧，毕竟 ZFS 是单机，存在单点问题，不适合生产。
一定要选有 ECC 内存的，不然数据哪天坏的都不知道。
这是入门级别的简单系统架构了，直接使用 2 套负载均衡就行。
第 1 套是基于 DNS 的域名负载均衡，用于异地就近寻找服务器进行数据上报，类似于 CDN 的反向版本。这套需要运营商那边办理 DNS 接入，如果嫌麻烦，不用也行。
第 2 套是用于数据中心内部的数据收集服务器集群的负载均衡，运营商的 DNS 服务器也是这种集群负载均衡模式。
数据中心内部，先用这种便宜量大的数据收集服务器，直接用 cache 类型的 db 进行收集即可。
然后再搞一套用于数据分析处理的集群 db ，最后再来一套备份集群，就达成 3 副本的最低生产要求。
1.强大的专业技能、经验与运气，能让你大概率猜测出问题所在。
2.对人与人性的把握，能让你需要对方公司协助时，能分析出哪些人是能协助你把事情办成的，哪些人是躺平的，哪些人是怕担责的，哪些人是捣乱的，哪些人是有二心的。
zabbix 虽然用户体验一般，但也不至于这种最简单的部署都存在问题。
如果是第一次部署 zabiix ，你其实可以让 gpt4 全程协助你部署，有问题就及时问 gpt4 。虽然 gpt4 有时候偶尔智障，但基本部署以及解决基本问题，还是可以的。
最早是 IBM 的刀箱，也就是刀片服务器，一个大概 6 - 8 U 的机架式服务器框里，有大概 10 - 12 个薄片的小服务器主板插在里面。这些小服务器使用额外的存储服务器。
这玩意优点是密度高，缺点是太贵了，而且还需要额外的存储。最早的高价值公司，地点喜欢选在地价超高的市中心，然后数据中心又喜欢建造在公司里，相当于每台服务器的占地成本非常高，这种公司就只能选刀箱这种高密度服务器。
现在是云时代，各大云厂商，以及天翼云，基本上都把数据中心建造到城郊这种土地面积很便宜的地方，此时数据中心再选择高密度的刀箱，就属于纯纯有病了。而且高密度的刀箱，其供电、散热、消防成本也很高。
Intel 有个偏执技术狂，以前管理层是哄着他，后来新的管理层也是个愣头青，得罪了他，这人直接去了 AMD ，接着 AMD 起飞了。
后来不知道咋的，这人又回到了 Intel ，只是 Intel 从此没啥大进展，反而 AMD 是越来越强。
江湖不止打打杀杀，还有人情世故。还记得 Intel 不咋重视的协处理器嘛？现在是 AMD 在数据中心的致胜法宝。
这其实是好事。有没有想过，阿里之前敢做全国性质的 DNS ，它这钱哪来的？
阿里系的电子商务的割韭菜，被拼多多干掉，云业务被运营商的低价云干掉，导致整个价格体系回归正常，自然没有余钱再来承建这种全国性质的服务。
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jack778 正确率都差不多，而且每种模型，都有自己擅长的方向与不擅长的方向。
价格并不是问题，能正确回答问题才是关键。目前连 GPT4 、Gemini pro 、Claude 3 等，都还存在各种回答错误，更别提 GPT-4o mini 了。
如果你需要一份严谨的数据文档，至少需要有：数据名称、解释说明、数据类型、数据范围、用法示例、注意事项。从这个角度来说，无论是各种行业规范、软工或系统架构理论，无论各种大公司包括 Google 、IBM 、Microsoft ，无论各种数据库软件比如 Oracle 、Mysql 、PostgreSQL 、MongoDB 等等，在座的各位...都...都没有完全实现这些规范。
每一代数据系统设计师，在面临实际预算与可用开发时间的情况下，都会犯难，对于这个问题，尽力而为吧。
1.FTP 、SFTP 、FTPS 、HTTPS 、WebDAV 、Samba 、NFS 等等，这些是文件共享接口，复制文件时，保留时间信息功能，与它无关。
2.你需要保留时间信息功能，推荐 Windows 下的企业级文件复制工具：SyncBackPro ，它有完整的关于时间的设定，百度有学习版。
1.锁性能的关键在于 CPU 、主板、内存 的主频下限，这是个木桶效应问题。
2.业务量小的系统，不需要考虑这个问题，直接用数据库的序列化事务，来处理这类数据。
3.业务量大的系统，不靠数据库来处理，而是在系统的设计阶段，就会根据第一条的机器性能，把业务进行拆分，拆分到不同的业务集群里。举个例子，用户注册的用户名唯一性查询，会按照首字母 + 数据量，进行物理数据库服务器拆分，并且这类物理数据库服务器，会选用高频设备：高频 CPU + 高频主板 + 高频内存。
先把需要处理的情况，全部罗列出来，然后挨个处理就行，举个简单例子：
1.当用户在前端，比如网页版群聊，发送一条消息时，该消息立即被渲染在前端页面，接着开始处理消息发送逻辑，同时在页面上显示该消息的状态。状态示例：
状态 1：正在发送到后端
状态 2：发送到后端失败，失败原因：XXXXX
状态 3：后端已收到数据，后端正在处理
状态 4：消息成功发送（后端处理完毕）
每种状态有自己的图标。
2.发送频率太快，则该该消息显示为状态 2：发送到后端失败，失败原因为发送频率太快。
3.网络中断，或后端服务未启动，则该消息显示为状态 2：发送到后端失败，失败原因为网络问题或后端服务未响应。
4.后端已经收到数据，后端开始处理，则该消息显示为状态 3：后端已收到数据，后端正在处理。
5.后端回复说数据处理完毕，则该消息显示为状态 4：消息成功发送（后端处理完毕）。
NAS 这种玩意，定位是家庭数据中心，这种定位是无关数据重要性的，默认数据丢了无所谓，大部分 NAS 设别，连个 ECC 内存都没有，定期数据清洗也没有，商家为了赚钱，是不会告诉你这些的。
如果你真的关心数据，需要按照企业级数据的办法来做：
1.所有设备必须上 ECC 内存。
2.所有数据必须要有额外的校验数据，不能简单的进行镜像。
3.所有数据必须要有 3 副本。
4.必须要有定期的全盘数据清洗。
你思考一下，当你的数据上了这一套后，这成本，你能否扛得住。
1.与费用有关的，多开会，多做记录，是正确的做法，因为这能在发生事故后进行全责分摊。毕竟人无完人，对于复杂事情不可能考虑周全，发生麻烦事情在所难免。
2.不过，你这情况，才 5 个显示器，是否有些儿戏，系统设计 + 流程图 + 编码 + debug + 查资料 + IM 协作，5 个显示器是不够的。建议至少上 10 个显示器，21.5 寸壁挂屏 + 上下显示器支架。如果有条件，可以考虑 12 个屏。
1.洋垃圾的 TPD 并未超过 13 、14 代 CPU ，你嫌声音大，先考虑一下散热设备的投入是否到位，可以去参考 13 、14 代的 i9 是怎么散热的。
2.电子设备一分钱一分货，没什么性价比高不高的方案。你出多少预算，就有多少性能。
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