解决痛点：A 用户有计算的需求，但是云计算价格昂贵，想要更廉价的计算方案。而有一些普通用户有闲置资源，成本较低。可以通过一个中间平台，打通消费端到供给端的通路，并收取中介和管理费用。

有很多类似的运作模式。比如 PT：大家共建一个 P2P 网络，激励是社区的积分（上传量）。比如 PCDN：通过限制的带宽来赚钱。
共享算力的也有，例如去淘宝开个店铺，按天或者按小时租赁高性能设备。或者一些平台上搭建的私人 GPU 共享的方案。

现有的算力共享相当于 IaaS ，楼主是想做个 PaaS 。把出租整个机器变成出租一个计算功能，租户不用管底层的硬件设施。

我觉得是可行的，有几个点要考虑：
1 ）技术问题：用户自己管理的机器，稳定性存在问题。
2 ）财务问题：需要有一个业务场景，有大规模计算量的需求，能够给社区源源不断输血，而且相比云计算 OR IaaS 方案能够带来成本上的节约。
3 ）安全问题：解决数据安全的问题。这个类似网格计算，网格计算的一个最大问题就是数据安全问题，数据在一个不可控的环境中计算，数据怎么存，怎么防止泄漏，炼的丹药等等。

其中最大的问题我觉得是 2 ，PaaS 的方案能比 IaaS 的方案节约多少成本呢，我觉得是有个问号在的。

考虑换显示器么=，=
现在很多都是显示器一根 Type-C 同时做视频和供电。

termius ~

https://0.cr/ 来了

之前用过一段时间扩展坞，其实感觉很爽的。

核心需求是想要带多个 4k 显示器，但是公司发的是个核显的 MBP 。
买的雷神扩展坞最贵的版本（ 3k 块钱的样子），显卡是 AMD 的 580 。

优点有很多：
1 ）解决了从无到有的问题，接两三个 4k 屏也基本不卡顿了。
2 ）一根线连笔记本，下班之后一拔就走。鼠标键盘网线全部接在 hub 上。换掉显卡坞之后我都没找到过这么厉害的 hub 了（能同时外接多个 4k 显示器，又能供电又有网口又有 USB ）。

但是也有缺点，例如：
1 ）部分软件，比如 jetbrains 家的 IDE ，插拔完之后没响应了（可能和 egpu 的兼容性有关系）
2 ）机器发烫降频的问题依然没有解决，该烫还是烫。
3 ）显卡坞带风扇多多少少还是有点噪音，不过不明显，可以接受。

后来就换了 M1 芯片的机器了，不支持显卡坞于是就出掉了。

有一丢丢在意。但是理智告诉我不用在意。
家里有个 eypc 一代的服务器，跑了一些应用，大概 110w 左右。用小米插排统计每个月 70 度电的样子。
每个月少打一次车就省出来了，不慌

呀哈，我测试了一下，复现没成功

没有 推送问题、广告问题、比较少的隐私安全问题
包括现在 apple 全家桶

我觉得挺好呀~
使用起来很流畅，动画效果也不错

写周报。

有些进度紧张到项目会有晨会每天早上对进度。

塔式服务器。
买了一个 Dell T-620 放在家里，后来因为耗电和噪音的原因出掉了。

大佬你是全职开发吗？

从我的经验看，初学者学一门语言主要有这么几个步骤。
首先是学习语言的语法。
比如怎么写一个 function ，怎么写一个 class ，怎么写 IF 和 FOR 。
然后是学习语言和 OS 的交互方式或者高级一些的特性。
比如怎么写一个线程，怎么写一个 socket ，线程之间怎么同步。
再然后是学习一些上层应用。
比如学习怎么和数据库交互，语言生态里有哪些好用的 web 框架等等。

这几个都学完了，能够自己写出东西来了，你大概就知道编程是怎么回事了，也会有自己的学习方向了。

如果对 CS 感兴趣的话，也可以学习一些楼上说的 CS50 这样的体系化的课程。

谢谢，很好用的工具，足够使用了

这个细说起来太长了。如果楼主想关注实际环境的话，可以试下搜索这两个关键字 “ 云 CI/CD ” 或者 “ k8s devops ”。

回到这个问题。
1. 生产环境的用法，如 1 楼所说，都是用的自建的 registry 。如果在大厂或者使用公有云的话，会有开箱即用的 registry 可以用。比如腾讯云的 registry： https://cloud.tencent.com/product/tcr 。注意这里的 push 到镜像仓库，一般不是本地做的，是在 CI 流程中里做的。也就是代码推送到远程仓库里。自动触发一个镜像构建，构建完成之后推送到仓库里。

2. 镜像可以当作一个文件直接传送到服务器去，为什么要中转？事实上也是可以的。但是不是云时代的做法。比如一些老的 CD （部署）组件，就是 build 成一个部署包，然后通过 SCP 的方法传到目标服务器上去。但是云时代大家往往不这么做。**目前我们的生产环境应该主要都是基于 K8s 生态**，在 k8s 的理念里，最小的计算单元是 Pod ，已经没有服务器的概念了。

1 楼说的 registry 更新通知 mq ，我的通用做法是 CI/CD 流程中去调用 k8s 做 Pod 的升级。

关于几百兆的镜像的话，其实在云时代，内网都是 Gbps 的互联速度，对文件的传输没有那么敏感。但还是有优化。
比如容器本身的分层方法，每次或许只要拉增量就可以了。
以及我了解到的还有基于 p2p 拉取的方式 ，比如腾讯云的这个 https://www.tencentcloud.com/zh/document/product/457/38708 。

腾讯有个收费的 BI 工具叫做 datatalk ，非常好用。

现在在腾讯云上也有售卖，感兴趣可以了解一下。

利益相关：被各种低代码平台坑惨了，直到后来发现了 datatalk ，现在我们一般的数据展示工作都用这个东西了