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PostgreSQL 博览

当天收录 24 条。

Percona Operator 3.1.0 引入 pg_tde 透明加密

Slava SarzhanPercona 博客

3.1.0 补上了三项此前需要自行拼装的能力。透明数据加密由 pg_tde 提供,对磁盘上的表、索引和 WAL 加密,采用两层密钥模型并用 HashiCorp Vault 管理主密钥;逻辑副本为分析型只读负载提供稳定端点,从 pgBackRest 备份引导初始化,资源规格可独立于主库调整;持久化日志把 PostgreSQL 与 pgBackRest 的日志留在数据卷上,跨 Pod 重启仍可访问,并经 Fluent Bit 转发到 S3 或 OpenTelemetry。此外新增 ARM64 支持、RKE2 认证和内置 pg_cron、set_user,同时移除了对 PMM2 的支持。

Neon 让 Lakebase 计算节点内存直供 shared buffers

Sunil KamathNeon 博客

Lakebase 的固定规格计算节点此前依靠本地磁盘缓存承接热数据。Neon 调整了大规格实例的内存布局,把机器的大部分内存直接分配给 PostgreSQL shared buffers,并以 huge pages 作为底层支持,让热数据页常驻 DRAM,不再绕行本地磁盘缓存。按作者的说法,这既加快了常用数据的访问,也降低了相同工作集下的 CPU 开销。文章是计算缓存优化系列的第一篇,后续还会继续展开。对自建实例可参考的是 shared_buffers 与 huge pages 的配比思路,具体收益取决于工作集大小和实例内存。

Karmada 成为 CNCF 毕业项目

CNCFCNCF

多云和多地域 Kubernetes 的复杂度大多藏在 placement、配置传播、身份、网络和故障域里。CNCF 宣布多集群编排器 Karmada 完成毕业要求,包括第三方安全审计和正式的治理结构;同期的 v1.19 强化了面向分布式 AI 训练的多组件调度,优先级调度进入默认启用的 Beta。毕业证明的是项目治理、安全流程和生产成熟度,并不意味着现有多集群平台可以无风险替换,也不会自动带来 GPU 调度能力。评估时应先用非生产负载验证跨集群身份与 secrets、网络可达性、持久卷的 RPO 与 RTO、故障转移回切和成本归属。

AWS Organizations 的 Account.Status 已退役

AWSAWS 文档

Organizations 位于 landing zone、账号工厂和安全基线的最前端,一个废弃字段未必显式报错,却可能让账号状态变成空值、跳过关停分支或让报表失真。退役日期为 2026-09-09,DescribeAccount、ListAccounts 和 ListAccountsForParent 响应中的 Status 不再可用,生命周期语义由更细粒度的 State 承担,取值包括 ACTIVE、SUSPENDED、PENDING_CLOSURE 和 CLOSED。控制台仍显示旧术语不能作为依据。应立刻做一次响应快照,核对 SDK 结构体、jq 提取和 Terraform 数据源。

OpenSSL 3.0 LTS 已于 9 月 7 日结束上游支持

OpenSSL ProjectOpenSSL

OpenSSL 往往由操作系统、应用服务器、代理、数据库客户端、语言运行时、容器镜像和静态编译产物间接携带,所以盘点不能只看宿主机的包管理器。官方生命周期表列出 3.0 的支持截止到 2026-09-07,当前 LTS 是支持至 2030-04-08 的 3.5。仍留在 3.0 的服务此后不再获得社区安全修复,下一次漏洞的补丁可得性、例外流程和合规叙述都会改变。盘点应覆盖动态链接库、镜像层、语言发行包、构建机和离线镜像仓;升级前单独验证 provider、FIPS、ABI 与 TLS 互操作性,并为无法立即迁移的系统设定隔离与风险接受期限。

GHES 3.22 让断网环境用上 Copilot CLI

GitHubGitHub Changelog

许多受监管或隔离的网络此前无法把 agent 体验和自托管的源码控制面结合起来。GitHub Enterprise Server 3.22 正式 GA,首次允许在实例内配置模型提供方,让用户以 GHES 凭证使用 Copilot CLI,该能力目前仍是 technical preview。同版还把 enterprise teams 转为 GA,ruleset 可以指定个人 bypass 和必审人。真正要确认的不是能否调用模型,而是谁管理 provider、哪些仓库和文件能进入上下文、工具在哪一侧执行、日志如何留存,以及离线实例怎样及时拿到安全更新。

OpenAI 公布 Navier–Stokes 证明主张与 Lean 形式化

OpenAIOpenAI

这是厂商主张,而不是已被学界接受的定理。OpenAI 公开了论文、构造与 Lean 形式化,称其内部系统找到了具有光滑外力、有限能量并在有限时间形成奇点的构造,解题过程动用约一万个并发 agent,Navier–Stokes 部分消耗约 1300 亿输出 token,Lean 验证由 GPT-6 Astra 完成。Nature 的报道同样将其表述为 OpenAI 的主张,Clay 研究所并未确认。形式化提高了实现层面的可检查性,却不替代对问题表述、假设和高层论证的独立审阅。三个门槛应分开看待:Lean 代码通过、论文获数学界审阅、Clay 正式认定。