Microsoft 365全球宕机事件:2026年1月22日多国业务停摆

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随着微软白嫖的 2~5 年,找到了 Azure 这个项目。首先你得过了学生验证。然后开始我们的部署。100礼金花完就没有了。
链接直达:
Canada Central (加拿大中部) 或 Australia East (澳洲东部),避免免费账户在热门区域被拦截。Standard B2ts v2 (比 B1s 性能更好)。8000。使用终端连接服务器: 这里就是上面提到的账号密码,
ssh 用户名@服务器公网IP
这里你输入密码都是看不见的,你凭感觉自己输入进去!!输完了敲回车。
关键步骤:增加虚拟内存 (Swap) 由于 1G 内存无法完成前端编译,必须增加 Swap。执行以下命令:
# 创建 2G 的 Swap 文件 sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
# 设置开机自动挂载 echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab
步骤 4:安装 Node.js 和 SillyTavern【这一步建议问 AI,把你的进程喂给他,让他给你发,我的朋友有些直接可以,有些有 BUG,自测。不会的问哈基米或者 gpt】
# 1. 更新系统并安装 Node.js 20 sudo apt update && sudo apt install -y curl git
curl -fsSL [https://deb.nodesource.com/setup_20.x](https://deb.nodesource.com/setup_20.x) | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
# 2. 克隆酒馆仓库
git clone [https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git](https://github.com/SillyTavern/SillyTavern.git)
cd SillyTavern
# 3. 安装依赖
npm install
步骤 5:修改配置 (公网访问与安全)
注意:不要直接启动,先修改配置。
cd ~/SillyTavern
nano config.yaml
利用方向键一个个改。
1. 允许公网 IP 访问 (listen: true)
2. 启用账号密码认证 (推荐)
basicAuthMode: true
3. 设置用户名 (自定义,例如 admin)
basicAuthUser: 你的用户名
4. 设置密码 (自定义,越复杂越好)
basicAuthPass: 你的密码
改完后,我们 ctrl+o 按回车确认。ctrl+x 退出。
或者 或者 或者 或者关系!!
直接关闭白名单 (不推荐,不安全)
whitelistMode: true
冒号后面都有空格,请仔细确认格式。不会的问 AI。
步骤 6:配置后台进程守护 (PM2)
为了让酒馆关闭 SSH 窗口后依然运行,并开机自启。
sudo npm install -g pm2
pm2 start start.sh --name "MyTavern" pm2 save
pm2 startup
#(如果 pm2 startup 提示执行一行 sudo 命令,请复制并执行它) 到这一步,你会看到最底下有一行 sudo 命令,我们要手动复制出来,然后执行。
你的公网 IP:8000
例如: 11.22.33.44:8000 访问你的酒馆,账号密码是刚刚手动设置的。
然后开始你的酒馆之旅。
步骤 7:后续维护与更新
如何更新酒馆到最新版
cd ~/SillyTavern
git pull
npm install
pm2 restart MyTavern
如何修改密码?
cd ~/SillyTavern
# 使用 nano 编辑器修改
nano config.yaml
# 修改 basicAuthUser 和 basicAuthPass 字段 # 保存退出: Ctrl+O -> 回车 -> Ctrl+X # 重启生效
pm2 restart MyTavern
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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 这是 DigitalOcean 对抗三巨头云平台的“杀手锏”。 作为技术负责人,我们需要从底层的技术能力出发进行选型。以下是四大云商在关键领域的对比: 在当前的 AI 浪潮下,GPU 的可用性与价格是重中之重。 亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP 虽然拥有海量 GPU,但通常需要通过冗长的“配额申请”,且 H100 等高端算力价格昂贵,主要面向大模型训练。AWS 这样的大型云平台,通常优先服务于大型企业,所以他们只会提供 8 卡 H100 这样的资源,没有单卡 H100 供用户灵活选择。而且数据存储与带宽成本高昂,这一点,我们在后面会对比。 DigitalOcean 现在提供了极具竞争力的GPU Droplets。DigitalOcean 与 NVIDIA、AMD 是紧密的合作伙伴,凭借高可靠的技术服务,为包括 Character.ai、AMD Developer Cloud、Fal.ai、Persistent AI 等企业提供千卡规模的 AI 服务。 出了以上产品服务,亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP、DigitalOcean 还提供常见的数据库托管、对象存储、块存储、负载均衡等一系列产品服务。 由于亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌云 GCP、DigitalOcean 的产品服务众多,我们无法对他们的服务成本进行逐一对比。但我们可以从其中一项存储服务成本来管中窥豹。之所以选择存储服务,是因为从目前趋势来讲,AI 、流媒体等产品 假设在 AWS 与 DigitalOcean 上分别存储 1 TB 的冷数据,当业务需要重新使用该数据(如模型复训、历史数据回放或分析计算)时,其实际成本并不仅仅体现在存储单价上,而主要集中在数据取回与流转阶段。 以 AWS 为例,若数据存储在 S3 Glacier Flexible Retrieval: 取回完成后,数据将临时恢复至 S3 Standard,并在后续产生: 在实际工程中,这部分成本往往与 GPU 使用周期强相关。 相比之下,若数据需要被拉取至云外 GPU 平台(如独立 GPU 云或海外算力节点),还将额外产生: 也就是说,一次完整的数据“冷存 → 取回 → 计算”流程,其实际支出结构大致为: $10 数据取回 +$90 数据出站 ≈ $100 单次数据流转成本(不含存储本身) 如果将同样的使用场景放在 DigitalOcean 上,其成本结构会明显简化。 在 DigitalOcean 中,Spaces 对象存储并不区分冷热层级,数据始终处于可直接访问状态,因此不存在取回费用,也无需等待解冻过程。当 1 TB 数据需要重新用于 GPU 计算时,可直接从 Spaces 读取至同区域的 GPU Droplet,不产生额外的数据检索或内部传输费用。 在公网数据分发阶段,Spaces 基础订阅($5/月)包含 1 TB 的免费出站流量。在该额度内,完整的数据取回与下发过程不会产生额外流量费用。 所以在 AWS 需要 100 美元左右,而在 DigitalOcean 仅需 5 美元。 在数据规模达到数 TB 或需要周期性复训的场景下,数据流转费用往往会显著超过冷存储本身的长期成本,成为影响整体 GPU 使用效率与算力预算的重要因素。 对于中国境内的技术负责人来说,直接使用海外云服务往往面临支付流程复杂、技术支持跨时区等问题。卓普云 AI Droplet作为 DigitalOcean 的中国区战略合作伙伴,专门为 DigitalOcean 在中国及亚太地区的企业客户提供售前咨询、技术支持。 通过卓普云,中国企业可以无缝对接 DigitalOcean 全线产品,包括高性能的 GPU H100 实例和常规 Droplets,甚至预约提前测试即将上线的新产品,比如 NVIDIA B300 GPU Droplet,抢占旗舰级 AI 算力资源。同时,卓普云还提供专业的技术咨询,帮助企业将架构平稳迁移至 DO,实现低成本快速业务上线。 与此同时,由于 卓普云 AI Droplet 是由 DigitalOcean 最大股东全资建立的,所以可以帮助客户获得 DigitalOcean 的一手资源,以及进一步的优惠折扣。 AWS、Azure 和 GCP(谷歌云)就像是功能齐全、体量巨大的超级航母,虽然能抵御任何风浪,但转向缓慢且运行成本高昂。而 DigitalOcean 更像是一艘轻快、敏捷且火力精准的巡洋舰。 对于大多数处于快速增长期的中国出海企业而言,“不过度设计、可预测的成本、卓越的性能”才是技术选型的真谛。DigitalOcean 通过简化复杂的云原生技术,让技术团队能腾出手来,去创造更有价值的业务成果。 无论你的目标是构建下一个独角兽应用,还是在全球范围内部署 AI 推理节点,深入理解这四大云服务商的区别,将为你企业的技术长青奠定坚实的基础。AWS、Azure 与 GCP 的定位差异
1、AWS:功能最多的云平台
2、Azure:微软生态圈首选
3、GCP(谷歌云):数据与 AI 的“实验室”
“三巨头”之外的最佳替代者
1、极致的简单:回归开发者的本原
2、确定性定价:再也不用担心“账单惊魂”
技术对比:四家云商在核心赛道的表现
1、计算资源(Compute)
2、容器化管理(Kubernetes)
3、AI 与 GPU 云服务
4、出海网络与全球覆盖
粗略算一笔账:1 TB 数据的实际取回成本
选型决策:你的企业该如何选择?
1、什么时候选 AWS / Azure / GCP?
2、什么时候 DigitalOcean 是更明智的选择?
中国企业的特别助力:卓普云 AI Droplet
总结
官网海报入口:
资格要求很简单:
![]()
首先进入:
microsoft.com/startups
点击:
再点击:
登录你的微软账号,最好是国外的
然后右上角就有了,需要去领英进行认证
这里认证我没过,一直失败,有手段的可以自己想办法去认证,应该是认证完就有 1000 刀了
至于是不是我也不知道
有领到的可以截个图分享分享
宣传说是 1000 刀的不需要申请,也无需提供公司证明:
![]()
需要绑卡验证,自备一张外币卡,有佬友反馈 bybit 卡 不行,而且会验人名,验卡这里可能比较严格,fiat24 也不行
账号还有风控检验,神秘微软,全弄完才会告诉你有没有资格,新号可能也会莫名其妙被风控导致没有资格
应该是能用 gpt,用不了克模型,且 gpt5.2 需要额外申请,默认能用到 5.1
克系模型应该是需要申请,不过有说能用其他手段用到的
有佬友已经成了:
简单来说,本项目适合两类人群:
支持丰富的自定义设置,
支持自定义系统名称,logo 以及页脚。
支持自定义首页和关于页面,可以选择使用 HTML & Markdown 代码进行自定义,或者使用一个单独的网页通过 iframe 嵌入。
支持用户管理,支持多种用户登录注册方式:
已打包好 Docker 镜像,一行命令即可部署:执行:
docker run -d --restart always -p 3000:3000 -v /home/ubuntu/data/one-api:/data justsong/one-api详情请参考项目 README: https://github.com/songquanpeng/one-api
这里不再赘述。
在线演示: https://openai.justsong.cn
送五个充值码让大家简单体验一下:
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0a8fa891290c4e5ba119c469723ea668
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d13db8d277d24e7a8fd0bfed595d7a29截图展示:


项目地址: https://github.com/songquanpeng/one-api
期待大家的试用反馈!