简介
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I hacked the Magic Mouse
gpt: 这篇文章是由Uptime Lab的Ivan Kuleshov撰写，他详细介绍了他如何“黑入”苹果的Magic Mouse，改造它以支持USB-C充电。他首先阐述了这个想法的来源，然后详细描述了实现的过程，包括制作3D打印模型，将充电电路连接到鼠标内部，然后将所有部件组装在一起。他还分享了他的GitHub链接，其中包含了3D打印模型和源代码。最后，他提出了一些他原本打算但最后没有实现的想法，例如添加RGB背光，安装额外的按钮和电池等。
https://uplab.pro/2023/11/i-hacked-the-magic-mouse/
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How moving from AWS to Bare-Metal saved us 230,000$ /yr.
gpt: 这篇文章是由OneUptime的Neel Patel撰写，详细介绍了他们从亚马逊云服务（AWS）迁移到裸金属（bare-metal）解决方案的过程，以及这个转变带来的好处。这个过程不仅使他们能够更好地控制资源，还节省了大约230,000美元的年度开支。他们使用了Microk8s在托管设施中运行一个裸金属集群，这一决定基于他们的过去经验和未来抱负。他们还分享了他们如何使用Kubernetes和Helm进行迁移，以及他们如何解决存储和负载均衡问题。文章的最后，他们提出了一些在考虑从云服务迁移到裸金属时需要考虑的问题。
https://blog.oneuptime.com/moving-from-aws-to-bare-metal/
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oh-my-bash
Oh My Bash是一个开源的、由社区驱动的bash配置管理框架。
https://github.com/ohmybash/oh-my-bash
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microcloud
MicroCloud 是一个轻量级、高效、安全且易于部署的云计算解决方案，它可以在任何地方快速部署完全功能的云环境，适用于大规模边缘计算、私有云和开发环境等多种应用场景。
https://canonical.com/microcloud
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Setting up a GitOps workflow with Argo CD and GitHub actions
gpt: 介绍了如何使用Argo CD和GitHub Actions实现GitOps工作流，包括构建和推送容器镜像、更新和部署清单，同时强调了Argo CD的优势和GitOps的最佳实践，鼓励读者深入研究以实现更安全、更健壮的解决方案。
https://www.cncf.io/blog/2023/11/15/setting-up-a-gitops-workflow-with-argo-cd-and-github-actions/
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Scaling Kubernetes to 7,500 nodes
https://openai.com/research/scaling-kubernetes-to-7500-nodes
gpt: 这篇文章详细描述了OpenAI如何扩展其Kubernetes集群以满足机器学习研究团队的需求。文章分享了他们在扩展过程中遇到的问题和解决方案，包括网络、API服务器、时间序列指标、健康检查、配额和资源使用等方面的内容。尽管他们已经取得了一些进展，但仍然存在一些未解决的问题，如指标和Pod网络流量整形等。
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Dockge
Dockge是一款自托管的Docker Compose管理器,它提供了一个响应式且美观的web界面
https://github.com/louislam/dockge
推荐，毕竟 uptime-kuma 也很好用,目前还是有点小 bug
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Terraform Security Best Practices
gpt: 这篇文章详细讨论了在使用Terraform进行基础设施即代码（IaC）管理时的安全最佳实践。这些最佳实践包括：对Terraform配置进行安全漏洞审计和实施安全控制，管理Terraform的访问凭证，使用Terraform模块时的安全最佳实践，以及如何创建自己的Terraform模块。文章强调了在使用Terraform时，不应在明文或硬编码的形式中存储凭证，不应在Terraform状态文件中存储敏感信息，以及应定期旋转密钥等安全措施。
https://sysdig.com/blog/terraform-security-best-practices/
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Kafka Tracing with Spring Boot and Open Telemetry
gpt: 这篇文章详细介绍了如何使用Spring Boot和Open Telemetry为Kafka生产者和消费者配置跟踪。我们将使用Micrometer库发送跟踪，并使用Jaeger存储和可视化它们。Spring Kafka自带了与Micrometer的KafkaTemplate和侦听器容器的集成。您还将看到如何配置Spring Kafka的可观察性，以便将我们的自定义标签添加到跟踪中。在这个教程中，作者通过创建两个简单的Spring Boot应用程序（一个作为生产者，一个作为消费者）来演示上述过程，并展示了如何在Docker和Kubernetes环境中运行这些应用程序。
https://piotrminkowski.com/2023/11/15/kafka-tracing-with-spring-boot-and-open-telemetry/
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The growing pains of database architecture
gppt: 这篇文章是关于Figma的基础设施团队如何通过扩展到多个数据库来减少潜在的不稳定性。由于新增功能、准备发布第二款产品以及用户增加（数据库流量每年大约增长3倍），Figma的基础设施在2020年遇到了一些增长的痛点。他们开始对原有的单一大型Amazon RDS数据库进行扩展，创建多个读取副本以扩展读取流量，为新用途建立新数据库以限制原始数据库的增长，增加PgBouncer作为连接池来限制连接数量的增长。然后他们开始探索更长期的解决方案，选择通过表格来垂直划分数据库，而不是水平划分。他们创建了自己的解决方案，通过在逻辑复制中去除目标数据库中的索引并在初始数据复制后重建索引，将复制时间减少到几个小时。他们成功地在生产中多次执行了划分操作，每次都实现了初步目标：解决可扩展性问题，而不影响可靠性。
https://www.figma.com/blog/how-figma-scaled-to-multiple-databases/
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Have Fun