本文介绍如何在Jan开源AI客户端中接入Ace Data Cloud:先获取API Token,下载Jan,在设置中添加OpenAI兼容的远程引擎,填入Base URL和Token,手动添加模型ID。推荐GPT、Claude、Gemini等模型,并可用curl验证连接。还提及本地与云端混合使用及常见问题解决方法。
PostgreSQL需要制定AI使用政策,以应对AI生成内容对开源项目的影响。虽然AI简化了提交流程,但也可能导致低质量提交,增加维护者负担。许多开源项目已实施相关政策,允许人类审核AI辅助的工作。PostgreSQL尚未制定此类政策,可能影响其生态系统的可持续性。呼吁社区重视沟通与合作,确保开源项目健康发展。
在2026年,选择适合Kubernetes的PostgreSQL操作员时,需要评估不同开源解决方案的优缺点。同时,pg_enhanced_query_logging工具可以将pt-query-digest风格的慢查询分析引入PostgreSQL。
pgBackRest项目因资金不足面临维护问题,长期维护者宣布将其归档。尽管有误解称项目“死亡”,但实际上是可持续性缺口。多个公司迅速协调,确保pgBackRest的持续资金和支持,推动工程资源的共享与治理讨论。开源项目需共同责任,以维护生态系统的健康。
本文讨论了如何利用eBPF和硬件断点监控PostgreSQL的内部操作,如事务ID生成和OID分配。硬件断点通过CPU硬件特性,在特定内存地址被访问时触发eBPF程序,具有较低的开销,适合频繁访问的函数或变量。使用bpftrace工具,可以有效监控PostgreSQL的性能指标。
开源软件不会消亡,但可能失去资金支持。pgBackRest项目因维护者David Steele无法继续工作而被归档,尽管并非真正终止。开源项目的可持续性依赖于资金支持,许多企业使用的工具可能面临维护缺失的风险。因此,需要建立一个支持生态系统的基金会,以确保项目的健康发展。
pgBackRest项目于2026年4月27日宣布停止维护,面临社区分裂风险。Percona将继续支持该项目,并鼓励用户参与讨论,未来可能建立基金会或多方合作模式以确保可持续发展。用户可继续使用pgBackRest,并关注更新。
pg_plan_alternatives是一个工具,利用eBPF追踪PostgreSQL优化器在查询规划阶段考虑的所有替代执行计划及其成本。该工具帮助用户理解优化器的决策过程,并调整系统参数,强调成本优化和查询计划结构的重要性。
PostgreSQL社区于2月12日发布了小更新,修复了5个CVE和65个bug。由于发现回归问题,计划在2月26日发布额外更新。Percona决定等待该更新,以便提供更清晰的升级路径,减轻用户维护负担。
PostgreSQL采用进程架构,每个连接由独立进程处理。自旋锁用于保护共享资源,减少上下文切换带来的延迟,并在竞争时自适应回退以降低CPU使用。本文介绍了自旋锁的实现及pg_spinlock_tracer监控工具的使用。
PostgreSQL 18引入了内置的OAuth 2.0和OIDC认证,pg_oidc_validator工具实现OIDC令牌的服务器端验证。v0.2版本增加了缓存支持和简化安装包,提升性能并减轻IdP负载。用户反馈推动了这些改进,欢迎分享使用案例和建议。
Percona宣布PostgreSQL 18.1支持完全透明数据加密(TDE)和异步IO(AIO),确保生产环境安全,并计划在2026年继续投资TDE。pg_tde将回归专属主页,支持KMS集成和命名空间功能,以满足企业需求。用户反馈将推动未来改进。
在2025年RustConf上,基础设施团队的Jan David Nose分享了Rust项目面临的挑战与成就。他强调了维护CI/CD工具、支持用户和维护者的重要性,并讨论了如何应对Rust普及带来的安全和基础设施压力。团队致力于确保Rust的高质量和安全性,同时应对流量增长和潜在的供应链攻击。
PostgreSQL 18引入了OAuth 2.0支持,但缺乏OIDC验证库。Percona开发了该库以满足企业需求并保持开源,现已发布测试版,支持Okta和Ping Identity等,欢迎社区反馈。
pg_tde正式发布,支持PostgreSQL的透明数据加密(TDE)和WAL加密。用户需在Percona Server中启用WAL加密以满足合规要求。未来将增加新功能和扩展支持,欢迎用户反馈以优化pg_tde。
Percona强调开源软件应与社区共同发展,pg_stat_monitor的下一步将依赖用户反馈,以改进功能并解决实际问题。社区反馈阶段已启动,重点关注用户需求和使用体验,以推动创新和实用性。
PostgreSQL 18即将发布,带来性能、复制和日常操作的改进。新版本引入OAuth 2.0认证,优化常见操作,增强逻辑复制灵活性,简化内存管理,提高一致性,提升数据库管理效率。
近年来,大语言模型(LLM)取得显著进展,但现有评估基准存在不足。为此,AI安全中心与Scale AI联合发布了多模态人类问题基准数据集HLE,包含2500个问题,旨在准确评估LLM能力,推动其在知识前沿领域的发展。
主动-主动数据库并非简单解决方案,实施面临挑战。常见误区包括写入吞吐量、性能提升和负载均衡。多主模式增加复杂性和成本,冲突解决和基础设施开销显著。需谨慎评估需求,避免盲目跟风。
火焰图是一种图形工具,用于快速理解程序的时间分布。通过分析采样数据,火焰图展示了软件在各个函数上的时间消耗,帮助识别性能瓶颈。本文探讨了火焰图的基本原理及其在PostgreSQL中的应用,并提供了创建火焰图的实用方法。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。