高可用 和 高性能是不是弄混了？

认真的说几句 -- LZ 这个团队配置其实已经超模了，已经可以做起来了。

创业初期重要的是把快速点子具象化，投到市场上收集反馈和测试模式。商城这样很成熟的系统，按照这个逻辑，应该优先考虑的是改造已有的解决方案，或者可以购买一个服务，例如有赞之类的，然后测试你们的业务模式。

如果能跑的通，可以慢慢招人把这块东西完善起来。

Airbyte Fivertran 都是不用写代码的，可以做增量的批同步。实时性要求不高的可以用。

AWS Azure ，国外这两个认得最多；或者可以考虑一下 CKA ，k8s 系的接受度也还可以

别用 submodule ，难用反直觉

Don't test what you do not own.

不测试你不拥有的系统

建议先配置一下 readiness probe ，先保证如果一个 pod 响应异常，至少应该不下发流量

理解 LZ 的需求，人在国外有时候也想翻回来看看 B 站的动画。

我的建议是 LZ 还是多看看国外的电视吧，有助于练练语言和融入环境。

注释

自然语言处理库 -- 需求不明啊。你得稍微介绍一下你这机器人是要干什么，是闲聊，还是问答，还是需要意图识别还是怎么得

ramdisk + 1
但是数据持久化，如何备份之类就得自己处理了。

也可以考虑 FDW 这个技术路线： https://github.com/pg-redis-fdw/redis_fdw

也有只利用 postgres 做 query 层的，实际存储和计算后端都是其他数据库的： https://hydras.io/

IDE 装个插件，CodeSnippet 可以生成个最简单的框子，然后往里填信息。例如敲个 Deployment 就出来个基本配置，然后往里填 name ，container 信息之类的东西。

@wudicgi "神特么竟然可以跑通"

Webshell?

倒排

搜索推荐，这些是被证明的场景，是真实的需求。坏处就是基本上只有大厂才会有这样的需求，小长很难组建团队去搞这些，因为数据量和复杂度的原因。

这就是为啥云服务也有区域和数据中心的概念。

一家云厂商所有的区域和数据中心全部挂掉的概率是非常小的。很多公司上云之后基本容灾做的都不是很好。
例如 AWS 去年 12 月美东区域挂掉之后，很多公司的服务也马上挂掉了； AWS 恢复之后，不少公司的服务迟迟回复不过来，这就是架构设计上面没有做好容灾降级和拉起的设计。
与之对比的是 netflix ，AWS 挂掉之后 Netflix 的服务中断了十几分钟之后，流量就切换到了其他的区域和数据中心，AWS 服务回复之后，Netflix 也很快就回复了正常的服务。

所以其实在考虑多云的策略之前，可以先把基本的容灾设计做好。

2022 年了，内置全文搜索了解一下： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/fulltext-search.html