看到这个新闻,让我想起了前段时间Meta的小扎,国内的雷总,还有假期高速上的“Car mountain Car sea”。
想想都想笑,都AI时代了,AI已经平替研发了,AI已经能从0到1写项目,AI已经为什么没有预测到这些故障呢?
昨天,公历2025年11月18日,Cloudflare(全球互联网基础设施巨头)遭遇严重宕机,导致ChatGPT、X (原 Twitter)、Spotify 等全球服务中断。问题根源在于一个自动生成的配置文件异常膨胀,超出系统限制,触发了全球网络溃。
技术细节:Cloudflare的Bot Management系统使用一个 "特征文件"(feature file) 识别恶意机器人,该文件每5分钟自动更新并分发至全球节点。数据库权限变更导致生成了两倍于预期数量的特征条目,文件大小激增触发了路由软件崩溃,进而引发连锁反应。【这跟假期高速上的情况有什么不同,不都是车增大100倍,车道数没变】
自动化优势 | 潜在风险 |
|---|---|
效率提升 (减少 70%+ 重复工作) | 错误会被快速放大并全球传播 |
一致性 (消除人为操作差异) | 一旦设计缺陷被触发,影响范围更广 |
响应速度 (毫秒级决策) | 故障排查和人工干预时间窗口大幅缩小 |
Cloudflare 事件完美展示了自动化风险:一个微小的数据库变更→异常配置生成→全球节点同时加载→系统集体崩溃,整个过程仅用了几分钟。
这正是Cloudflare事后反思的方向:加强人工审核、改进配置验证机制,建立更严格的变更管理流程。
Cloudflare 宕机事件揭示了一个残酷现实:即使在 AI 辅助编程普及的今天,系统可靠性仍高度依赖人类的深度思考、全局视野和危机处理能力。
未来发展趋势:
一句话总结:AI 是提升研发效率的超级工具,但真正保障系统可靠性的,仍是人类工程师对复杂系统的深刻理解和精心设计。在可预见的未来,我们需要的不是 "AI 替代程序员",而是 "AI 增强程序员",共同构建更可靠的数字基础设施。
AI讲的太啰嗦,没有针对性,都火烧眉头了,谁来时间看这个通用但不知道哪一条work的答案。 唐成,公众号:的数字化之路又踩了AI的盲区,代码突然不work,AI也解决不了,亲自解决了,分享下解决办法
生成式 AI ,正在成为一种偏爱老人的技术变革。它只是在重塑用人结构。用过AI写过代码的程序员都知道,AICoder是遇强则强。如果你总是使用“外行”的Prompt,AI写的代码也就那样,譬如在不远的上周五,800美元Meta智能眼镜首秀发布会就“翻车”了,小扎尬笑救场甩锅“网太差”。 唐成,公众号:的数字化之路AI浪潮下,“老码农”为何再度吃香?
2、存在低速路段:像隧道这类路段,通行速度通常在 60-100 之间,车辆行驶速度被迫降低,整体通行效率受到影响。 4、车道数量减少:例如高速公路 3 车道缩减为 2 车道,道路整体通行能力下降,无法满足车辆通行需求,从而造成拥堵。 唐成,公众号:的数字化之路高速又又又堵了,怎么办?互联网全链路流量治理的经验来解决!!!
用AI写状态机文档,真是666 唐成,公众号:的数字化之路看了tb的碎片化文档,我想状态机了,要是有这个状态机文档在,解决这种问题还用花这么长时间?
天天裁员,天天招人,让人人心惶惶的。。。