## 零收入的教训：一个单打独斗者的警醒 在构建了一个技术上完美的企业邮箱查找工具FindForce之后，作者面临了一个严峻的现实：零客户和零收入。这不是技术上的失败，而是市场验证上的失败。他陷入了“无竞争”的陷阱，认为缺乏竞争对手意味着机会，而实际上这表明缺乏需求。 他作为站点可靠性工程师（SRE）的背景导致他优先构建强大的基础设施，*先于*验证核心问题，这是工程师常犯的错误。他意识到，在证明需求之前就为规模化而构建是徒劳的。 一篇Reddit上的病毒式帖子强调了一个关键的细微差别：对于资源有限的单打独斗者来说，拥挤的、*不完美*的市场比一片蓝海更有利。成功需要经过验证的需求，而不是创造一个新的类别。 现在，作者正在转变他的策略：优先考虑分发*先于*产品开发，通过一个免费的目录聚合器（awesome-directories.com）来实现，专注于不懈的客户发现，并始终首先提供价值。他的框架强调验证竞争，在编码*之前*与客户交谈，以及评估可用资源。关键要点？竞争验证了需求，对于单打独斗者来说，通过免费价值来建立受众至关重要。
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## 缺乏竞争？对单打独斗者的危险信号
最近的Hacker News讨论集中在缺乏竞争并不一定是单打独斗者好事这一观点上。最初的帖子分享了一个个人经历，产品发布失败，引发了对为什么没有人解决相同问题的反思。
普遍的共识偏向谨慎：空缺的市场通常*表明*存在一个显著的、未知的障碍。许多评论者提倡成为“第二行动者”——进入一个经过验证的市场，并从竞争对手的错误中学习，而不是开创一个新类别。这种方法降低了风险，并避免了教育消费者的成本高昂的过程。
讨论中提出了几点：销售和营销的重要性、可能阻碍真正解决方案的扭曲激励、以及利用价格优势对抗规模更大、运营成本更高的竞争对手。然而，一些人警告说，仅仅降低价格如果没有显著的规模或创新的成本降低，是不可持续的。
一个反复出现的批评集中在过于戏剧化、公式化的写作风格上，让人联想到LinkedIn帖子，从而分散了核心信息。
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## GitHub 事件更新 GitHub 正在提供关于 `git push` 和 `pull` 操作可能存在问题的更新。用户可以订阅通过电子邮件和/或短信接收这些事件的通知。 每当有事件更新时，将发送电子邮件通知，而短信提醒将在创建新事件*和*解决事件时通知您。 要接收短信更新，您需要使用一次性密码 (OTP) 验证您的手机号码。短信注册提供了全面的支持国家/地区代码列表，涵盖全球几乎所有国家。您也可以选择仅通过电子邮件接收更新，只需在没有短信验证的情况下订阅即可。 此服务旨在让开发者了解可能中断其工作流程的潜在问题。
## 分布式系统中的心跳机制：总结 分布式系统依赖于**心跳机制**来监控节点的状态和可用性——这与单体应用不同，是一项至关重要的任务。心跳是在组件之间发送的周期性信号（“我仍然存活！”），允许系统检测故障并做出相应反应。 一个基本系统包括一个**发送者**广播定期消息和一个**接收者**跟踪最后接收到的信号。如果接收者在定义的**超时**时间内没有收到心跳，它会假定发生故障。关键考虑因素包括**心跳间隔**（信号频率——平衡带宽使用与检测速度）和**超时时长**（平衡快速检测与对网络延迟的容忍度）。 存在两种主要模式：**推送**（节点主动发送心跳）和**拉取**（监控主动请求状态）。许多系统使用**混合方法**。高级系统采用诸如**phi accrual**之类的算法来进行更细致的故障检测，并使用**gossip协议**在集群中分发监控，从而提高可扩展性和弹性。 挑战包括处理**网络分区**（节点变得隔离）和避免**脑裂场景**（多个节点认为自己是领导者）。**基于仲裁的方案**有助于减轻这些风险。 现实世界的例子包括 Kubernetes 节点监控、Cassandra 的基于 gossip 的故障检测以及 etcd 的心跳驱动的领导者选举。有效的心跳设计需要仔细考虑网络状况、资源限制以及所需的容错级别。
## 分布式系统中的心跳：总结
这次Hacker News讨论围绕着在大规模分布式系统中，使用心跳进行健康监控所面临的挑战。虽然看似简单，但频繁的心跳（例如，从1000个节点每500毫秒一次）会产生显著的开销，可能影响应用程序性能。
对话强调了快速故障检测与应对瞬时问题（如网络小故障或垃圾回收暂停）的成本之间的权衡。参与者争论繁忙的系统*是否应该*被每秒2000次心跳所负载，认为高效的资源调度应该能够处理，或者心跳间隔是否需要调整。
几个实际案例说明了潜在问题：iPXE引导加载程序因过多的ICMP ping导致ARP缓存耗尽的问题，以及网络分区，部分连接可能产生误导性的健康信号。讨论的解决方案包括根据集群大小动态调整心跳间隔（如Nomad所实现），依赖于应用程序级别的状态检查而不是仅仅依赖心跳，以及对关键故障采用类似STONITH（Shoot The Other Node In The Head）的机制。最终，讨论强调了在设计心跳策略时，仔细考虑系统特性和潜在故障模式的必要性。
## Ory Kratos：云原生身份与用户管理
Ory Kratos 是一款 API 优先的系统，专为管理现代云原生应用程序中的身份和用户帐户而设计。它集中了登录、注册、帐户恢复和个人资料管理等基本功能，使开发者无需重复实现这些功能。
Kratos 在可扩展性方面表现出色，可与 Kubernetes 和其他云平台无缝集成。它可以作为托管服务部署在 Ory Network 上——提供多因素身份验证和 GDPR 友好的存储等功能——或者可以自行托管以获得完全控制权。商业企业许可证增加了 SCIM、SAML 和保证的安全更新等功能。
对于从 Auth0 或 Okta 等提供商迁移的用户，Ory Kratos 结合 Ory Hydra（用于 OAuth2/OpenID Connect），可以作为一种潜在的直接替换方案。它是一个功能强大的解决方案，拥有蓬勃发展的社区，目前每天保护数十亿个 API 请求。
## Kratos：一个自托管的Auth0替代方案 - 摘要
Ory Kratos是一个开源的身份提供商（IdP），旨在成为Auth0的自托管替代方案。用户报告称，在适度的Kubernetes资源使用下，成功部署处理了数百万用户和高查询量。虽然功能强大且灵活，具有功能齐全的API，但文档是一个常见的痛点，一些人甚至使用AI工具来解读它。
一些评论员讨论了替代方案。Keycloak是一个成熟的选择，但有些人觉得它很复杂。Authentik是另一个受欢迎的选择，但一些人也提到文档存在问题。Zitadel也被提及为一种可行的替代方案。
一个关键的讨论点围绕着Ory的许可。虽然核心是开源的，但SAML、SCIM和SSO等功能是商业企业许可的一部分，引发了关于其“开放性”的争论。Ory Polis提供SAML/SCIM支持，作为一个单独的开源项目。人们也对在传统关系数据库（如MySQL或Postgres）中存储身份验证数据安全性表示担忧，提倡更安全、分布式存储解决方案。
## Perplexity 在万亿参数模型推理方面的进展
Perplexity 开发了新的内核，以高效运行大型混合专家 (MoE) 模型，例如 Kimi-K2 (1T 参数)。这类模型由于其庞大的规模，即使对于强大的 GPU 来说也构成挑战，需要将计算分布到多个节点上。
他们的研究重点是优化至关重要的“分发”和“组合”内核——负责将 token 路由到专家并重新组合结果，在 NVIDIA ConnectX-7 InfiniBand 以及关键的 AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) 上实现了最先进的延迟。 之前的解决方案难以克服 EFA 的限制，但 Perplexity 的内核利用混合 CPU-GPU 架构和优化的数据传输，实现了在 AWS 上可行的万亿参数模型部署。
关键改进包括批量数据传输、专门的代理实现，以及利用 RDMA 和 NVLink 进行节点内通信。 基准测试表明，在 ConnectX-7 上，性能优于现有的 DeepEP 解决方案；在 EFA 上，性能优于 UCCL-EP。 这使得 Perplexity 能够成功地在 AWS 上提供 DeepSeek-V3 (671B) 和 Kimi-K2 等模型，证明了其方法的扩展性和实用性。 代码可在 [GitHub](https://github.com/) 上获取，完整的研究论文可在 [arXiv](https://arxiv.org/) 上获取。
启用 AWS EFA 的万亿参数模型 (perplexity.ai)
16 分，tanelpoder 发表于 1 天前 | 隐藏 | 过去 | 收藏 | 2 条评论
SilverElfin 发表于 1 天前 | 下一个 [–]
奇怪的是，他们竟然在同一天发布关于 AWS 的内容，同时也在反击亚马逊的强硬停止令。回复
andrewstuart 发表于 1 天前 | 上一个 [–]
“万亿”和“AWS”这两个词出现在同一句话里，让我的钱包感到害怕。回复
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搅拌器实验室
Blender Lab
13 天前
## Blender Lab：培养未来创新 Blender 基金会正在启动 **Blender Lab**，一个专门的创新空间，旨在确保 Blender 保持其作为尖端 3D 创建工具的地位。 随着 Blender 的成熟，优先考虑稳定性和增量改进可能会阻碍真正具有突破性的开发。Lab 通过为设计师、开发者和研究人员提供一个平台，探索具有挑战性、面向未来的项目（*在*常规发布周期*之外*）来解决这个问题。 Lab 项目——目前包括对触摸/笔输入、VR/XR、体积渲染和光传输的工作——将在 blender.org/lab 上公开展示，并提供构建版本供测试。 项目分为两类：**应用研究**（开发可发布解决方案）和**学术研究**（与机构合作）。 Blender 基金会将根据相关性、资金和申请人经验评估项目提案。 这项倡议由 Ton Roosendaal 自 2018 年以来一直倡导，现在得益于不断增长的社区和企业支持而成为可能。 为 Blender 开发基金会贡献对于 Lab 的成功和 Blender 的未来至关重要。
## Blender Lab 发布 & CSS 问题 - Hacker News 摘要
Blender 基金会最近发布了“Blender Lab”，一个用于实验项目和研究的平台（链接：blender.org）。最初在 Hacker News 上的公告引发了讨论，主要集中在网站 CSS 的加载问题上，原因是 Cloudflare 要求访问时进行 CAPTCHA 验证。许多用户发现网站在*没有* CSS 的情况下出奇地易读，引发了关于样式必要性的争论，以及对“裸露”网站的怀旧之情。
讨论还涉及了行业对 Blender 的贡献，提到了 Apple（Cycles 的 Metal 后端）、AMD、Intel、NVIDIA、ILM（颜色轮更改）和 Pixar（OpenSubdiv & Renderman 支持）。用户询问如何参与这些项目，并分享了相关的 Blender 扩展，例如 Sculpt Wheel。最后，一些人对 Blender Lab 的学术研究方面表现出兴趣，特别是关于计算几何和潜在的资助机会。一个指向 blender.org/lab/ 的相关链接也被分享，作为可能更稳定的访问入口。
## 英国铁路自由化失败 自2000年代初以来，欧洲铁路自由化的目标是通过竞争来改善服务和增加客运量。然而，证据表明客运量增长早于这些努力，表明其他因素在起作用。英国广泛的私有化，始于1980年代，并于1997年全面实施，是一个警示故事。 私有化的驱动力是财务目标——减少公共支出和增加股东权益，这导致系统被分割。Railtrack接管了基础设施，创建了许多火车和货运运营商，滚动存量运营公司（ROSCOs）收购了火车，并以高成本将其租回，抑制了对新滚动存量的投资，并导致了拥挤。 这种分割导致了安全问题，几个致命事故直接与新的结构有关。成本超支，如西海岸主干线升级，以及重复的特许经营失败，迫使政府干预，最终导致基础设施通过Network Rail实现事实上的国有化。 尽管公众持续支持公共所有制，但清晰的长期愿景仍然难以捉摸。当前的大不列颠铁路计划缺乏细节，该行业面临持续的资金挑战和技能差距。英国的经验表明，私有化优先考虑利润提取而非服务质量和长期投资，强调了对一体化、民主问责和战略资助的铁路系统的需求。
## 英国铁路私有化：批判性分析
最近Hacker News上的一场讨论集中在英国铁路私有化的失败上。最初关于私有化后安全降低的说法受到了质疑——每公里的死亡人数持续下降——但该系统仍然存在问题。主要问题包括昂贵的票价（部分原因是高薪员工和缺乏补贴）、老化的基础设施（轨道在几年前就被重新国有化）以及罢工造成的干扰。
评论员指出了一种反直觉的结果：私有化导致了火车司机短缺，*增加了*他们的成本。经验各不相同，ScotRail（现在公有制）获得了赞扬，并与瑞士等高效系统进行比较。其他人则指出了德国的困境和日本的成功，在日本，基础设施仍然由国家拥有，但运营权被私有化租赁。
一个反复出现的主题是私有化自然垄断的困难，以及公私合营（PPP）倾向于将利润置于公共利益之上的趋势。一些人强调了其他行业（航空公司、电信）成功的私有化，而另一些人则质疑任何此类项目是否真的能在长期取得成功。讨论还涉及围绕该话题的政治偏见，有消息来源被明确定义为马克思主义倾向。
多年使用YubiKey保护的GPG密钥后，作者决定通过让GPG密钥过期并切换到“age”加密工具来简化加密流程。这个决定源于作者主要将密钥用于加密而非签名，以及对更现代方法的追求。 过渡过程包括切换到“passage”，这是一款兼容`pass`的密码管理器，它利用age，结果出乎意料地容易。移除`gpg-agent`促使为每台机器设置专用的SSH密钥，以提高安全监控水平。 一个主要好处是与`chezmoi`的无缝集成，用于加密配置文件，包括字体许可等密钥。使用`age-plugin-yubikey`与YubiKey一起设置age，比最初的GPG设置快得多且简单得多——仅用了30分钟。 最终，作者认为探索新工具是一种宝贵的学习经历，并且在这种情况下，age为他们的加密需求提供了一个令人愉悦且高效的解决方案。
该网站提供了一个简化的随机性测试指南，源于对现有方法（最初由美国国家标准与技术研究院 (NIST) 开发）的可访问性需求。 NIST 在 1990 年代后期创建了一套复杂的统计测试，用于验证高级加密标准 (AES) 的安全性——这是一种广泛使用的加密算法，应用于 VPN、7-zip 和 HTTPS 连接等应用中。然而，研究人员发现这些测试过于复杂。 本指南旨在解决这种复杂性，为评估随机性提供一种适合初学者的途径。用户可以直接输入二进制字符串（0 和 1）并运行测试，以探索随机性评估的原理，而无需深入了解高级统计学。它专为爱好者和任何对学习密码学的这个关键方面感兴趣的人而设计。