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computing.md

File metadata and controls

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💻 主机资源

提供运算能力的本地设备,历史设备见文档

序号 资源类型 明细 网络 储存 开始服务
1 编码机器 MacBook Pro 16 千兆LAN & 5G Wi-Fi 32GBRAM / 2T 2019
2 资源机器 ThinkBook 15 千兆LAN & 5G Wi-Fi 40GBRAM / 2T 2021
3 便携机器 ThinkPad L14 千兆LAN & 5G Wi-Fi 64GBRAM / 1T 2021
4 资源机器 Nuc8i5BEH 千兆LAN / 5G Wi-Fi 64GBRAM / 2T 2021
5 网络设备 Nuc7CJYH 千兆LAN 8GBRAM / 256GB 2021
x 码字机器 MacBook Pro m1 千兆LAN & 5G Wi-Fi 8GBRAM / 512GB 2021

简要说明

  • [1] 在 19 年首发入手,这款键盘相比较之前有巨大改善,缓解了养宠物的我需要不定时访问“苹果售后”清理键盘中的猫毛的问题,性能也让我非常满意,比公司配备的16寸i7 2.6GHz设备性能足足高了 20~30%。
  • [2] 无独显版本,搭载 7nm Zen3 5800u,性能彪悍,作为补充资源机器购置。
  • [3] 无独显版本,搭载 7nm Zen2 4750u 仅 45w 峰值功耗,性能非常强,核心数也非常多,作为一台便携的“服务器”使用,用于拓展本地开发资源,提供一个冗余一些的资源跑测试服务,替换之前使用的 HP EliteDesk G4 800 小型工作站。
  • [4] 入手原因见这篇文章。在随后不断添置和更新设备后,这台设备职能更新为软件测试资源,提供搭建各种开源软件分布式环境场景所使用的虚拟机环境,极大的降低了笔记本发热的程度。
  • [5] 将群晖上的容器服务迁移至此,解决群晖跑容器,硬盘不会休眠的问题。同时提供稳定的“回家网络”、部分个人公开 Wiki 资源。
  • [-] 13-inch, m1 吃螃蟹,性能非常强,逼近 i9 的设备,妹纸打字机,测试应用构建时使用。

为什么主力是笔记本而非台式机

下面有两篇文章,系统的讲解了为什么,以及如何做,感兴趣可以进行阅读。

使用上面方案的计算资源,再配合一些轻量的云主机,基本上什么实验和环境就都能轻松模拟啦。

NUC 不跑黑苹果,可以用来干嘛

当然是做虚拟化,以及为群晖上的容器服务换个地方,让群晖可以睡个好觉,让硬盘可以活的更久一些。