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嗨，HN，
在产品管理领域工作了15年后，我意识到产品经理实际上没有地方可以进行实践，大多数学习都集中在理论上，而不是实际操作。
因此，我创建了“产品沙盒”平台，产品经理可以在这里练习真实的产品场景，做出决策，并通过每日任务和挑战来增强核心技能。这个平台旨在帮助有志于成为高级产品经理的人通过实际练习不断提升自己。
我希望能从这个社区获得反馈，您认为产品经理（或团队）如何能够在日常工作之外最好地积累真实的经验。
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出现429错误：请求频率超限。
我一直在错过事件，直到为时已晚。当我的监控系统发出警报时，服务器/节点已经无法恢复了。
因此，我构建了Linnix。它使用eBPF在内核级别监控您的Linux系统，并试图在问题升级为故障之前捕捉到它们。
这个想法很简单：它不是在服务器内存耗尽后才提醒您，而是在内存分配模式看起来异常时告诉您“嘿，这看起来不太对劲。”
它使用本地的LLM（大语言模型）来识别模式。并不是在这里尝试构建AGI（通用人工智能）——只是对进程行为进行模式匹配。事实证明，LLM在这方面表现得相当不错。
举个例子：它在短时间内标记了更高的内存消耗，并在为时已晚之前提醒了我。结果发现是一个内存泄漏，可能会导致进程崩溃。
如果您想尝试，快速开始的方法如下：
```
docker pull ghcr.io/linnix-os/cognitod:latest
docker-compose up -d
```
设置大约需要5分钟。所有操作都在本地进行——您的数据不会离开您的机器。
与Prometheus等工具的主要区别在于：大多数监控工具解析/proc文件，而这个工具使用eBPF直接从内核获取数据。更准确，开销更小。
我使用Rust和Aya框架构建了它。没有libbpf，没有C——完全是纯Rust。这使得与内核的交互不再那么可怕。
当前状态：
- 适用于任何Linux 5.8+版本，且支持BTF
- 监控Docker/Kubernetes容器
- 导出到Prometheus
- Apache 2.0许可证
仍然有些粗糙，正在积极改进中。
我很想知道：
- 您希望能够更早捕捉到哪些类型的故障？
- 这对您的设置是否有用？
GitHub: [https://github.com/linnix-os/linnix](https://github.com/linnix-os/linnix)
欢迎随时询问有关其工作原理的问题。