分类

文章

摆脱云存储绑架:用自建 NVR 掌控家里的每一路摄像头

来源:oschina.net 19
家里摄像头越来越多——几台小米、几个 ESP32 自制摄像头、还有树莓派挂的 CSI 模块。云存储用着总觉得不对劲:小米摄像头默认只能走米家,想拉 RTSP 流得刷固件或者买官方插件;其他品牌的云方案要么按月收费,要么断网就断录;最关键的是,视频数据躺在别人的服务器上,你不知道它被怎么处理、什么时候会被清理。 与其继续给各家云方案交月租,不如自己搭一个...

MySQL 开源协作新玩法:公开设计提案与贡献者峰会怎么参与?

来源:blogs.oracle.com 17
过去很长一段时间,MySQL 的开发节奏对社区而言更像是一个黑盒:内部团队定方向、写代码,外部用户只能等发版后看 Release Notes。但最近风向变了。随着前三期公开社区讨论的热度攀升,第四期讨论即将上线,这次直击两个核心议题——贡献流程变更与五月贡献者峰会。 这意味着 MySQL 正在把原本关在门内的架构决策和代码审查流程,一步步搬到公开舞台上...

三家云厂商同时推出"换芯"Postgres,你选哪种锁定?

来源:postgr.es 21
Postgres 的生态正经历一次微妙的重构:Snowflake、Lakebase、HorizonDB 三家平台先后发布了基于 Postgres 协议和接口的数据库产品,但底层存储引擎和扩展架构全部自研。换句话说——你写的是 Postgres SQL,跑的却不再是社区版 Postgres。 这不是简单的"兼容层"包装,而是把 Postgres 的查询引...

用 Pydantic AI 构建类型安全的 LLM Agent

来源:realpython.com 19
写 LLM Agent 最让人头疼的不是调 prompt,而是运行时才发现模型返回的 JSON 缺了一个字段、函数签名传了错误类型、依赖注入全靠全局变量硬凑。Pydantic AI 把 Python 类型系统从头到尾拉进 Agent 开发——从输入参数到模型输出再到工具函数签名,每一步都有静态检查兜底,IDE 能提示,mypy 能校验,运行时还能兜住边...

有状态服务的混合多租户架构:在 AWS 上实现强隔离而不必逐租户开账号

来源:aws.amazon.com 17
多租户架构的老问题:隔离做得太粗,一个租户的故障拖垮所有人;做得太细,每个租户单独开 AWS 账号,运维成本直线上升。AWS 最近分享了一种"混合"思路——在少数几个 AWS 账号内,用 ALB 规则、独立 ECS 集群和 PrivateLink 拼出接近账号级隔离的效果,同时把共享依赖集中管理。下面拆开看每个环节怎么做,并给出可直接改造的配置示例。 ...

当"空闲"并不空闲:一个 Linux 内核优化如何变成 QUIC 性能陷阱

来源:blog.cloudflare.com 16
你用 QUIC 搭了一个高吞吐服务,压测时吞吐量看起来正常,但一旦进入稳态长连接——比如持续推送视频帧或批量数据——吞吐量突然跌到地板。抓包看没有丢包,RTT 也稳定,但 CUBIC 的拥塞窗口(cwnd)死死卡在最小值,怎么也涨不起来。 这不是网络问题,也不是你的应用逻辑有 bug。问题出在内核对"空闲"的判定逻辑上:它把 RTT 等待时间误判成了应...

Google Cloud SQL for PostgreSQL:回归基本原理的托管数据库

来源:postgr.es 17
托管 PostgreSQL 市场上,各家厂商的架构选择差异极大——有的走共享存储路线,有的在存储层做深度定制。Christophe Pettus 的分析指出,Google Cloud SQL for PostgreSQL 的做法颇为不同:它回归第一原理,本质上就是一台 VM 上跑一个常规 PostgreSQL 实例,挂一块区域磁盘(regional d...

2026 Django 开发者调查启动:你的技术栈数据正在塑造框架的未来

来源:djangoproject.com 20
Django 软件基金会与 JetBrains 再次联手,正式启动 2026 Django Developers Survey。这不是一次普通的"填问卷拿奖品"活动——过去几轮调查的数据直接影响了 Django 的技术路线和社区资源分配。如果你在日常工作中依赖 Django,你的真实使用情况就是最有价值的反馈。 每一轮调查结果都会公开发布聚合数据。这些...

用 Pydantic AI 构建类型安全的 LLM Agent:结构化输出、工具与依赖注入实战

来源:realpython.com 32
大模型返回的 JSON 字段名飘忽不定、类型随机、偶尔还塞一段自然语言当值——这是每个在生产环境调用 LLM 的开发者都踩过的坑。Pydantic AI 的核心思路很简单:用 Pydantic 模型把"LLM 应该返回什么"钉死在类型系统里,再配合工具声明和依赖注入,让 Agent 从"能跑的脚本"升级为"可维护的系统"。 下面拆解它的三个关键机制,最...