🧩 Short Answer ❌ Not recommended, and not supported. Proxmox Backup Server (PBS) is officially designed to run on bare metal or virtual machines (KVM/VM) —not inside LXC containers or Docker environments. ⚠️ Why It’s Not Recommended or Supported 1. System Service Dependencies PBS relies heavily on systemd-managed services — including indexing, garbage collection, authentication,…
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Proxmox Backup Server (PBS) 可以裝在LXC 或Docker 中嗎?
短答：不建議、也不支援。Proxmox Backup Server（PBS）官方設計是跑在 裸機或 KVM/VM 上；不要裝在 LXC 或 Docker。 為什麼不行 / 不建議 可行、被建議的做法 特殊需求的折衷（僅供參考，不保證支援） 總結把 PBS 當成「備份基礎設施」看待：裸機或 VM 才是正途；容器化僅用於備份客戶端。如果你提供你的 PVE/硬碟拓撲，我可以幫你畫一個最小變動、可落地的 VM 方案（含磁碟直通與網路/排程設定）。
ZFS Pool Expansion Procedures
🔰 Problem Scenario When attempting to expand a ZFS pool, you might encounter an error like this: The key part of this error is: mismatched replication level: pool uses raidz and new vdev is disk Meaning: Your current pool (pbsdata) is built with a RAIDZ configuration (e.g., raidz1, raidz2, or raidz3),but you attempted to add…
ZFS Pool 擴充操作流程
在進行操作 ZFS Pool 擴充時發生錯誤root@pbs:~# zpool add pbsdata /dev/disk/by-id/scsi-0QEMU_QEMU_HARDDISK_drive-scsi5 invalid vdev specification use ‘-f’ to override the following errors: mismatched replication level: pool uses raidz and new vdev is disk 這個錯誤訊息的重點在這句： mismatched replication level: pool uses raidz and new vdev is disk 意思是：你的 pbsdata pool 目前是 RAIDZ（例如 raidz1/2/3）組成，而你嘗試用 單顆磁碟（單一 vdev） 去 zpool add。這會導致整個 pool 的容錯層級不一致（RAIDZ +…
ZFS Management and Command Guide
🔰 Introduction ZFS is an advanced file system and storage management framework widely adopted in platforms such as Proxmox VE, FreeNAS/TrueNAS, and Ubuntu Server.It combines Volume Management, File System, Snapshots, RAID, Compression, and Deduplication into a unified architecture — making it one of the most robust and feature-rich storage systems available today. 🧩 I. ZFS…
ZFS 管理操作指令
ZFS 是 Proxmox、FreeNAS（TrueNAS）、Ubuntu Server 等系統中常見的「進階檔案系統與儲存管理架構」，它整合了 Volume Manager（磁碟管理）+ File System（檔案系統）+ Snapshot（快照）+ RAID 機制 + 壓縮 + 去重 等功能，是目前最完整、可靠的檔案系統之一。 一、ZFS 的核心觀念（Architecture & Concepts） 概念層級 名稱 說明 Pool zpool 最上層儲存池，由多顆磁碟組成，類似 RAID。ZFS 將所有空間視為一個整體供檔案系統分配。 VDEV (Virtual Device) Pool 內的實體儲存單元，可能是單顆磁碟、鏡像組（mirror）、RAIDZ1/2/3 組合。 Dataset / Filesystem zfs Pool 內的邏輯子區，類似目錄，可獨立設定壓縮、快照、配額等。 Volume zvol 區塊裝置（block device），常用於 VM 或 iSCSI。 Snapshot 時間點快照，僅儲存差異，可快速回復。 Clone 從快照建立可寫入的複本。 ARC / L2ARC…
AI Governance Automation Platform: Designing the Central Hub for Automated Enterprise AI Oversight
🔰 Introduction AI technologies are advancing faster than governance frameworks can keep up.Many enterprises already rely on AI for decision-making, forecasting, and automation,but governance remains largely manual — involving human audits, compliance spreadsheets,and static reports that cannot match the real-time pace of AI systems. To address this gap, organizations must evolve toward a fully automated…
AI Governance Automation Platform：企業 AI 治理自動化中樞設計
🔰 引言 AI 的滲透速度遠超過治理制度的演進。許多企業已導入 AI 系統進行決策、預測與流程自動化，但在治理層面，仍依賴人工稽核、人工報告與手動追蹤。 這樣的模式無法應付 AI 模型的即時性與複雜性。因此，企業必須建立一個 AI 治理自動化中樞（AI Governance Automation Platform, AIGAP），將「監測、稽核、報告、合規」整合進一個自動化架構。 ✅ 目標：讓 AI 自動被監管，讓治理成為系統的一部分。 🧩 一、AIGAP 的設計目標 目標 說明 自動化 (Automation) 治理任務如偏見檢測、稽核記錄、合規比對皆自動化執行 整合性 (Integration) 整合 AI 模型、法遵系統、ESG 平台與內部稽核資料 可稽核性 (Auditability) 每個決策與模型變更均可追蹤、具時間戳記 智慧化 (Intelligence) 利用 LLM 分析風險、生成治理建議與報告 透明化 (Transparency) 所有治理資料即時呈現在 Dashboard 中 ⚙️ 二、系統架構設計概覽 🧠 三、核心模組設計 模組 功能 對應治理任務 1️⃣ Data…
AI Transparency Dashboard: Designing Real-Time Corporate AI Governance Disclosure Systems
🔰 Introduction The true challenge of AI governance is not writing policies — it’s maintaining continuous transparency. Traditional governance reports are static, often produced quarterly or annually,while AI systems evolve and introduce new risks in real time.Model drift, data bias, and compliance gaps can emerge within hours. To close this visibility gap, organizations must shift…
AI Transparency Dashboard：即時化的 AI 治理揭露系統設計
🔰 引言 AI 治理的挑戰，不在於政策的制定，而在於透明度的維持。傳統的治理報告多為靜態文件，每年或每季才更新一次，但 AI 系統的風險、偏見與模型變動卻是即時發生的動態現象。 因此，企業需要從「報告導向」轉向「監測導向」的治理思維，以 AI Transparency Dashboard 為核心，建立可即時監控、可視化揭露、可稽核追蹤的 AI 治理中樞。 ✅ 目標：從 AI Governance Report → AI Governance in Real Time。 🧩 一、AI Transparency Dashboard 的核心理念 概念 說明 即時性 (Real-time) 治理數據、偏見風險、模型健康度等即時更新 可視化 (Visualization) 將治理狀態以圖表、指標、警示燈呈現 可稽核性 (Auditability) 每一項治理事件皆可追蹤與回溯 可揭露性 (Disclosure) 將部分指標公開於 ESG 平台或年度報告 可整合性 (Integration) 與內部 AI Pipeline、監控系統、N8N 或 ESG 平台連動 ⚙️ 二、系統架構設計…