xiaohack's Blog - DigitalOcean
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items: DigitalOcean 全挂了么
items: 教程：构建基于 Coreflux MQTT 与托管数据库的IoT数据管道
items: AI 下半场：Agent 成分水岭，如何选对 GPU 算力攻克推理成本死穴？
items: 海外云 AWS、GCP、Azure 与 DigitalOcean 的核心区别有哪些？
items: DigitalOcean携手Persistent达成战略合作，让 AI 更亲民、更易扩展

DigitalOcean 全挂了么
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date: 2026-02-03T21:20:51+08:00
description: 大规模的丢包，丢的一塌糊涂

教程：构建基于 Coreflux MQTT 与托管数据库的IoT数据管道
type: item
date: 2026-02-03T16:06:19+08:00
description: 使用托管数据库部署 Coreflux MQTT 代理MQTT 代理 通过发布-订阅消息模式连接物联网设备和应用程序，使其成为现代 物联网 基础设施的重要组成部分。Coreflux 是一个 低代码 MQTT 代理，增加了实时数据处理和转换功能，让你可以直接与 DigitalOcean 托管数据库（包括 MongoDB、PostgreSQL、MySQL 和 OpenSearch）集成，而无需编写自定义集成代码。你将学到什么： 本教程将引导你部署一个完整的物联网数据管道——从在 DigitalOcean 上设置托管数据库集群和 Coreflux MQTT 代理，到配置安全的 VPC 网络、使用 Coreflux 的物联网语言 (LoT) 构建数据转换模型，以及自动将处理后的物联网数据存储到你选择的数据库中。最终你将获得一个可用于生产环境的设置，能够处理物联网应用的实时消息传递和持久存储。关键要点在深入了解分步部署过程之前，以下是你将学到的关键点：在 DigitalOcean 上部署托管数据库集群（PostgreSQL、MongoDB、MySQL 或 OpenSearch），用于可扩展的物联网数据存储。使用 Marketplace 镜像或 Docker 在 DigitalOcean Droplet （DigitalOcean的VPC）上设置 Coreflux MQTT 代理。创建安全的 VPC 网络以连接你的 MQTT 代理和数据库，无需公开暴露。使用 Coreflux 的物联网语言 (LoT) 构建实时数据管道，实现低代码物联网自动化。自动转换和存储物联网数据，从 MQTT 主题到数据库表、集合或索引。验证端到端数据流，从模拟传感器通过转换模型到数据库存储。本教程为需要实时消息传递结合持久数据存储以及搜索、分析或关系查询等高级功能的物联网应用提供了一个可用于生产环境的基础。你将构建什么在本教程结束时，你将得到：一个用于可扩展存储的托管数据库集群（PostgreSQL、MongoDB、MySQL 或 OpenSearch）一台运行 Coreflux MQTT 代理的 DigitalOcean Droplet一个用于安全 物联网通信的虚拟私有云 (VPC) 网络使用 LoT Notebook 扩展进行的实时数据模拟低代码数据转换模型和数据库集成路由用于 物联网自动化 的完整 数据集成与转换 管道Coreflux 与 DigitalOcean 合作Coreflux 通过物联网语言编程语言在 DigitalOcean 云平台上提供轻量级 MQTT 代理和数据管道工具，以实现高效的物联网通信。什么是 MQTT？MQTT（消息队列遥测传输）是一种轻量级的、发布-订阅网络协议，在物联网生态系统中被广泛采用。专为受限设备和低带宽、高延迟或不稳定的网络设计，MQTT 能够在带宽受限的环境中实现高效、实时的消息传递。关于 CorefluxCoreflux 提供了一个轻量级 MQTT 代理，以促进物联网设备与应用程序之间的高效、实时通信，包括每个用例所必需的实时数据转换功能。为可扩展性和可靠性而构建，Coreflux 专为低延迟和高吞吐量至关重要的环境量身定制。无论你是构建一个小型物联网项目还是部署工业监控系统，Coreflux 都能处理设备之间的消息路由和数据流。在 DigitalOcean 云平台上使用 Coreflux，你将获得：数据处理： 在你的数据所在之处集中处理你的数据处理需求，确保实时数据处理。数据集成： 轻松与其他 DigitalOcean 服务（如托管数据库 PostgreSQL、MongoDB、MySQL 或 OpenSearch）集成，确保为你的所有数据需求提供一个单一且简单的生态系统。可扩展性： 轻松处理不断增长的数据和设备数量，而不会影响性能。可靠性： 确保在所有连接的设备之间进行一致且可靠的消息传递。准备工作在开始本 MQTT 代理 部署教程之前，你需要：一个 DigitalOcean 帐户，可在DigitalOcean.com注册，支持绑定信用卡、支付宝或数字货币了解 MQTT 协议概念和 物联网 架构Visual Studio Code（用于 LoT Notebook 扩展）预计时间： 本教程大约需要 30-45 分钟完成，具体取决于数据库配置时间（通常每个数据库集群需要 1-5 分钟）。步骤 1 — 为物联网自动化创建网络基础设施为安全的 MQTT 通信创建 VPC 网络首先，你将创建一个虚拟私有云 (VPC)，以确保你的 物联网 服务和 MQTT 代理 之间的安全通信，无需公开访问。登录你的 DigitalOcean 控制面板从左侧导航栏进入 网络 → VPC点击 创建 VPC 网络为物联网自动化配置你的 VPC：名称…

AI 下半场：Agent 成分水岭，如何选对 GPU 算力攻克推理成本死穴？
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date: 2026-01-27T18:34:45+08:00
description: 前不久，在 AGI‑Next 峰会上，一场持续三个半小时、围绕技术路径与产业走向的高密度讨论，被业内称为“中国 AI 半壁江山聚首”的会议。91 岁的张钹院士、加拿大皇家学院院士杨强坐镇现场，智谱 AI 唐杰、月之暗面杨植麟、阿里通义千问林俊旸、腾讯姚顺雨四位头部 AI 企业的核心技术负责人罕见同台。讨论的核心并不在于“谁的模型参数更大”，而是集中在三个问题上：中美 AI 技术竞争将如何演化？下一阶段真正的技术分水岭在哪里？以及，智能体（Agent）是否会成为 AI 落地的主战场。一个明显的共识正在形成：单纯依靠参数规模驱动性能提升的路径，正在逼近边际效应极限。​2026 年之后，AI 的竞争重心将从模型本身，转向能够长期运行、持续决策、并真正嵌入业务流程的智能体​（Agent）系统。在多位嘉宾的表述中，多端协同、云服务、AI 深度融合，正在共同指向一个方向：只有 AI 与 OS 级能力结合，才能真正改变生产方式，而智能体，正是这一趋势下最具代表性的形态。当 AI 开始承担“自主完成任务”的职责，真正的挑战不再只存在于模型能力，而开始全面转向系统设计本身。从模型到系统：AI 技术栈正在重新分层过去几年，主流 AI 技术栈的讨论，大多围绕三层结构展开。最底层是算力与云基础设施，中间是大模型与推理框架，最上层则是具体应用，例如聊天机器人、内容生成工具或 Copilot 形态的产品。这种分层在“模型即能力”的阶段是成立的。应用只需要调用模型接口，能力边界主要由模型本身决定。然而，当 AI 开始以智能体的形式出现，这一结构开始显得不够用了。智能体并不是一次性生成结果的工具。它往往需要在一个较长时间窗口内，持续接收信息、进行多轮推理、调用外部工具，并根据中间结果不断调整决策路径。这意味着，系统需要具备状态管理、任务编排、异常处理和长期记忆等能力。正是在这样的背景下，一个新的技术层开始浮现。它不直接负责“生成得是否更好”，而是负责“是否能稳定运行在真实世界中”。如果说模型层解决的是“智能从哪里来”，那么 Agent OS 解决的，则是“智能如何持续工作”。它更像是一套面向推理和决策的操作系统，而不是模型的简单封装。Agent 的痛点，不在模型从实践情况来看，许多智能体项目并非止步于模型效果，而是卡在了工程与商业现实之间。推理成为主要算力消耗与传统应用不同，智能体的核心开销集中在推理阶段。一个典型的 Agent 往往需要进行多轮思考，在任务执行过程中反复调用模型，并与外部系统交互。这种模式带来的，是持续、高频、并发的推理需求。相比之下，训练阶段的算力投入反而更容易被摊薄。真正长期存在的成本压力，来自推理侧 GPU 的占用。成本不可控，直接影响商业模型在企业级场景中，智能体开发往往需要经历数据精调、流程适配和长期测试。单一场景的前期投入就可能达到百万元级别，而收益则高度依赖后续调用量的持续积累。当推理成本随并发线性增长时，算力账单很快会成为商业模式中的不确定因素。对于多数 Agent 团队而言，这已经不再是一个纯粹的技术问题，而是直接关系到项目能否继续推进的现实约束。快速迭代与重资产基础设施之间的矛盾智能体仍处于高速试错阶段。需求变化快，方案调整频繁，团队需要能够随时扩容、回滚和重构系统。但传统 GPU 使用方式往往伴随着较高的门槛和较长的资源锁定周期。这种不匹配，使得不少团队在基础设施层面被迫做出过度投入或过度保守的选择，进一步放大了风险。对于 Agent 公司而言，真正需要的并不是性能指标最极致的硬件，而是一种更贴近推理场景、成本可预测、部署足够灵活的算力形态。推理型 Agent 更适合什么样的算力基础设施既然 Agent 的核心瓶颈在于“推理成本”与“迭代速度”，那么算力选型就不再是简单的“参数竞赛”，而是一场关于“性价比、显存​​容积与部署灵活性”​的精打细算。过去，开发者往往陷入“非 A100/H100 不可”的误区。但正如 Agent 业务需要分层，底层的基础设施也应根据 Agent 的不同发育阶段进行“精准投喂”。在 DigitalOcean 云平台提供的多元化 GPU 矩阵中，这种“按需匹配”的逻辑得到了清晰的体现。1. 逻辑打磨期：追求“低试错成本”的开发算力在 Agent 逻辑尚未定型时，频繁的 Prompt 调试和 Tool-use（工具调用）测试并不需要昂贵的顶级集群。推荐型号：NVIDIA RTX 4000 ​Ada​​ / RTX 6000 Ada 这一阶段，开发者更看重的是​显存性价比​。RTX 6000 Ada 拥有 48GB 的充裕显存，足以在本地或云端高效跑起经过量化的 Llama 3 或中型规模专家模型。DigitalOcean 提供的此类 Droplets，让团队能以极低的门槛启动项目，避免在原型阶段就…

海外云 AWS、GCP、Azure 与 DigitalOcean 的核心区别有哪些？
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date: 2026-01-21T16:29:04+08:00
description: 在当今的互联网出海与数字化转型浪潮中，选择合适的云服务商已成为企业技术选型中最重要的决策之一。面对亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 这样的传统三强，以及以“简单、高效、高性价比”著称的 DigitalOcean，技术负责人和工程师们往往会面临多重考量：是追求功能的极致全面，还是追求管理的极度简化？是为品牌溢价付费，还是寻找更务实的增长方案？本文将深度拆解 AWS、GCP（谷歌云）、Azure 与 DigitalOcean 的核心区别，从定价逻辑、核心产品、网络优势、AI 能力及中国企业出海实践等维度，为你提供一份详尽的选型参考指南。AWS、Azure 与 GCP 的定位差异在云计算市场中，AWS、Azure 和 GCP（谷歌云） 占据了主导地位。它们凭借早期的先行者优势、庞大的资本投入和全球基础设施，构建了极高的行业门槛。1、AWS：功能最多的云平台作为云计算的开创者，AWS 是目前全球市场占有率最高的云平台之一。​核心优势​：服务种类最为繁多，涵盖计算、存储、数据库、物联网及 AI 等 200 多项功能。其 EC2 实例提供了超过 200 种类型，能够满足从高性能计算到存储密集型的任何极端需求。​适用人群​：需要极其复杂的架构设计、拥有大型运维团队的大型企业。而且该平台学习成本高，需要运维团队有使用经验才行。​痛点​：由于服务过于繁杂，其管理控制台极其复杂，且定价逻辑被称为“成本黑洞”。如果没有专业的成本管理工具，月度账单往往会超出预期。2、Azure：微软生态圈首选微软 Azure 凭借与 Windows Server、SQL Server、Office 365 和 .NET 等微软产品的深度集成，成为已经投资于微软技术栈企业的自然选择。​核心优势​：与 Windows Server、SQL Server、Active Directory 和 Office 365 的集成极其丝滑。对于已经深度投资微软技术的组织，Azure 提供了最佳的混合云解决方案。​适用人群​：传统大型企业、政府机构，以及对合规性、混合云部署有极高要求的行业。​痛点​：对于非 Windows 生态的开发者，其体验相对较重，且部分服务的稳定性经常被开发者社区吐槽。3、GCP（谷歌云）：数据与 AI 的“实验室”GCP（谷歌云） 依靠谷歌在搜索引擎和大数据处理方面的深厚积累，走出了一条差异化道路。​核心优势​：在数据处理、分析和机器学习领域表现卓越，它是 Kubernetes 的发源地，其 GKE（Google Kubernetes Engine）被公认为行业标杆。​适用人群​：依赖大数据处理、实时分析和深度学习的初创科技公司或研究机构。​痛点​：其全球数据中心覆盖范围相比 AWS 和 Azure 略逊一筹，且销售和支持体系在非核心地区相对薄弱，比如中国地区。“三巨头”之外的最佳替代者虽然三巨头功能强大，但对于追求开发速度和成本可控的中小型企业及初创公司来说，它们往往“重”得让人喘不过气。DigitalOcean（简称：DO）的出现，正是为了解决这种“过度设计”的问题。对于很多习惯了 AWS 复杂控制台的工程师来说，第一次登录 DigitalOcean 的后台通常会有一种“解脱感”。凭借着诸多优点，稳定的用户增长和用户口碑，DigitalOcean 也在 2021 年成功上市。1、极致的简单：回归开发者的本原DigitalOcean 的核心理念是“Developer-friendly”。与 AWS 复杂的配置流程不同，在 DO 上创建一个 VPS（其产品名是 Droplet）通常只需要 1 分钟左右。​直观的界面​：其 UI 设计极其现代化且简洁，即使是没有深厚 DevOps 背景的工程师也能快速上手。​文档力量​：DigitalOcean 拥有全球最顶尖的开发者社区文档，其教程不仅限于自身产品，还涵盖了通用的 Linux 系统运维知识。2、确定性定价：再也不用担心“账单惊魂”这是 DigitalOcean 对抗三巨头云平台的“杀手锏”。​平价模型​：DO 采用扁平化的定价，资源配置（CPU、内存、带宽）与价格高度透明。例如，一个基础型的 Droplet 仅需 4 美元/月起。你在 DigitalOcean 后台创建一台 Droplet 云主机的时候，所看到的价格基本就是你月底即将支付的价格。​带宽红利​：在 AWS/GCP（谷歌云） 上，昂贵的出站流量费用（Outbound Data Transfer）往往是账单的大头（约 0.05-0.09 美元/GiB）。而且，AWS/GCP（谷歌云）在不同区域的出站流量费用计算标准不同，你很难预测最终会收到多大的账单。而 DigitalOcean 不仅在 Droplet 计划中包含了海量的免费流量额…

DigitalOcean携手Persistent达成战略合作，让 AI 更亲民、更易扩展
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date: 2026-01-19T12:16:28+08:00
description: DigitalOcean（纽约证券交易所代码：DOCN）——全球领先的综合性智能体云（agentic cloud）平台，宣布与全球领先的数字工程与企业现代化服务商 Persistent Systems（孟买证券交易所代码：533179；印度国家证券交易所代码：PERSISTENT）达成一项多年期、年均金额达八位数的战略合作，为全球数字原生企业及开发者提供更经济、可扩展且安全的人工智能（AI）解决方案。此次合作旨在通过提供高性价比、易于获取的基础设施，加速 AI 技术的落地应用，为创新和业务增长提供坚实支撑。作为合作的重要组成部分，Persistent 已选定 DigitalOcean 为其独家云与 AI 基础设施提供商，用于支持其自研的 AI 驱动平台 SASVA™。SASVA™ 能够无缝整合代码、文档、架构图及高管摘要，并灵活适配各类工作流和角色需求。该平台依托 DigitalOcean Gradient™ AI 智能体云运行 AI 工作负载和客户部署，不仅利用 Gradient AI 平台覆盖从开发到部署的完整智能体生命周期，还采用 DigitalOcean Gradient AI 基础设施中提供的高性能GPU​资源，确保高效、可靠且成本可控的运行体验。随着企业加速拥抱 AI，他们正面临多重挑战：GPU 与基础设施成本不断攀升、智能体开发生态碎片化、以及日益严峻的安全与合规压力。Persistent 与 DigitalOcean 的此次合作，正是为了系统性地破解这些障碍——将 Persistent 在 AI 工程领域的深厚积累与平台创新能力，与 DigitalOcean 强大的智能体云基础设施及 AI 平台相结合。双方已就 SASVA™ 及其推理工作负载在 Gradient AI 智能体云上的长期部署作出承诺，共同打造安全、经济、企业级就绪的 AI 解决方案，助力各类规模的组织实现切实可行的 AI 价值与规模化应用。借助 DigitalOcean 智能体云的能力延伸，Persistent 将帮助客户通过高性价比的 AI 部署实现可量化的业务成果与加速发展。​这一合作有望将 AI 基础设施与运营成本降低 50% 以上，显著加快各行业 AI 应用的采纳速度，并实现更可预测的规模化扩展。​同时，Persistent 还将结合其 SASVA™ 平台与深厚的工程能力，助力 DigitalOcean 加速推进其 AI 产品路线图，进一步提升下一代 AI 云平台在性能、效率与功能方面的综合竞争力。这一合作也彰显了像 Persistent 这样的领先技术服务企业正选择 DigitalOcean 作为其下一代 AI 工作负载的核心引擎。Persistent 之所以选择 Gradient AI 智能体云，正是看中其在性能、透明度与成本可预测性方面的卓越表现，能够为数字原生企业和 AI 原生客户提供业界一流的基础设施。此外，该平台还支持 AI 技术演进过程中的无缝扩展，通过托管式、开箱即用的环境大幅降低基础设施与运维成本，并持续为 SASVA™ 用户提供丰富多样的模型、框架及 AI 加速器资源。DigitalOcean 首席执行官 Paddy Srinivasan 表示：“我们的智能体云致力于提供让 AI 触手可及、易于扩展且成本可控的基础设施、平台与服务。与 Persistent 的合作，将把这些能力拓展至更多企业级应用场景，把我们的 AI 基础架构与 SASVA™ 所代表的确定性工程方法深度融合。我们正携手推动 AI 解决方案的大规模落地。”Persistent Systems 首席执行官兼执行董事 Sandeep Kalra 表示：“当企业从 AI 实验阶段迈向全面嵌入核心业务的新阶段，成功的关键在于能否以速度、信任和可衡量的影响实现规模化。我们与 DigitalOcean 的合作正是这一转型的典范——将 Persistent 在 AI 工程领域的专长与 SASVA 平台，与 DigitalOcean 的智能体云相结合，帮助客户自信地将 AI 投入生产运营。我们正在简化组织构建、部署和扩展 AI 的方式，为下一波由智能平台驱动的创新浪潮夯实基础。”