Proxmox Backup Server: Architecture and Operating Principles Posted on: January 3, 2026 🔰 Introduction In modern virtualization and cloud environments, backup is not merely a data protection measure —it’s the backbone of business continuity and disaster recovery. Traditional backup methods (full + differential) often lead to storage waste, redundant data, and slow restores.Proxmox Backup Server…
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Proxmox Backup Server 運作原理
🔰 引言 在虛擬化與雲端基礎架構中，備份 (Backup) 不僅是資料保護的最後防線，更是系統可用性與營運持續的重要依據。 傳統的備份方案往往採用「完整 + 差異」方式，造成儲存空間浪費、重複資料過多、還原速度慢。 Proxmox Backup Server (PBS) 則以全新的架構重新定義備份流程：透過 增量備份 (Incremental Backup)、資料去重 (Deduplication)、壓縮與加密 (Compression / Encryption)以及 完整驗證機制 (Verification)，在確保資料安全的同時，大幅降低儲存與傳輸成本。 🧩 一、PBS 架構概覽 架構示意圖 整體架構由三層組成：1️⃣ 來源端 (Client)：Proxmox VE、Linux Host、或 PBS Client2️⃣ 備份伺服器 (Server)：執行實際備份、壓縮、去重與驗證3️⃣ 同步層 (Sync / Remote)：將資料複製至異地 PBS 或雲端 ⚙️ 二、核心運作原理 1️⃣ Incremental Backup 增量備份 PBS 並非每次都備份整個磁碟映像，而是透過 Chunk-based Incremental 機制： ✅ 優點：大幅減少空間使用與網路傳輸量。 2️⃣…
Fixing WordPress REST API Error: cURL Error 28 in Docker Environments
When running WordPress, you might encounter this warning in your Site Health Check page: REST API ErrorThe REST API is one way WordPress and other applications communicate with the server. Error: (http_request_failed) cURL error 28: Connection timed out after 10001 milliseconds This message indicates that your WordPress instance failed to communicate with itself through the…
解決 WordPress REST API 錯誤：cURL error 28 的實戰過程
在使用 WordPress 時，如果在「網站健康檢查」頁面看到以下訊息： REST API 發生錯誤REST API 是 WordPress 及其他應用程式與伺服器進行通訊的一種方式。以區塊編輯器畫面為例，它便是依賴 REST API 來顯示與儲存內容。測試 REST API 時發生錯誤：REST API 回應: (http_request_failed) cURL error 28: Connection timed out after 10001 milliseconds 代表你的 WordPress 無法透過內部網路與自己通訊。這種錯誤看似奇怪，實際上非常常見，尤其當你的網站部署在 Docker 或反向代理環境 中。 🔍 問題現象 WordPress 會在檢查 REST API 時，嘗試透過 HTTP 請求連到自己的網址（例如 https://www.nuface.tw/wp-json/）。但如果容器內的 DNS 無法解析這個網域，就會出現逾時錯誤 cURL error 28。 簡單來說，就是「WordPress 呼叫自己時，找不到自己」。 🧠 問題原因分析 在 Docker…
Designing an Enterprise AI Cloud Data Platform Powered by Ceph
🔰 Introduction As generative AI, big data analytics, and automation reshape enterprise strategy,the design of data infrastructure has evolved beyond traditional centralized storage. Legacy systems separate data by function — However, in the AI-driven era, this model no longer fits.Organizations now require an architecture that supports training, retrieval, governance, and hybrid cloud scalability — all…
以 Ceph 為核心的企業 AI 雲端資料平台設計
🔰 引言 隨著生成式 AI、資料分析與自動化決策系統成為企業競爭力的關鍵，資料平台的設計思維 也正從「集中式儲存」邁向「智慧化、分散式、雲端原生」。 傳統儲存系統往往侷限於單一功能： 但在 AI 驅動的時代，這樣的劃分已無法滿足「模型訓練 + 知識檢索 + 跨雲同步」的需求。 Ceph 憑藉其開源、可擴展與統一儲存的特性，成為構建 企業 AI 雲端資料平台 (Enterprise AI Cloud Data Platform) 的理想核心。 🧩 一、Ceph 為何能成為 AI 雲端資料平台的核心 Ceph 並非單純的「儲存系統」，而是一個完整的 分散式資料基礎層 (Data Fabric)。 它能同時提供： 模組 功能 應用範例 RBD (Block Storage) 高效能虛擬磁碟 VM / 容器 / 模型訓練 CephFS (File Storage) 分散式檔案系統 AI 訓練資料集 / 開發協作區…
Practical Integration of Ceph with DeepSeek and RAG Architectures
🔰 Introduction When deploying AI assistants, document-based Q&A, or RAG systems inside an enterprise,the biggest challenge is often not the model itself — but the data infrastructure that feeds it. Ensuring that enterprise documents, datasets, embeddings, and model checkpoints are: is what separates a prototype from a production-grade AI system. This is precisely where Ceph…
Ceph 與 DeepSeek / RAG 架構整合實務
🔰 引言 在企業內部導入 AI 智能助理、文件問答 (Document QA) 或 RAG 系統 時，最大挑戰往往不在於模型選擇，而是 資料基礎層的管理與整合能力。 如何確保企業內部文件、知識庫、訓練資料、與模型嵌入向量能夠： 這正是 Ceph 能發揮關鍵作用的地方。 透過整合 Ceph 分散式儲存系統 與 DeepSeek / RAG 架構，企業可構建一套 高效能、可擴展、私有化的知識檢索與 AI 訓練環境。 🧩 一、RAG 架構概要與資料流設計 1️⃣ RAG 基本流程 RAG（Retrieval-Augmented Generation）透過「文件檢索 + LLM 生成」結合，使模型能從企業內部資料中「讀出正確內容」再進行生成。 基本資料流如下： 這個流程中牽涉四類資料： 類別 說明 儲存建議 原始文件 PDF、Word、E-Mail、報告 CephFS / RGW 向量資料 Embeddings（向量索引庫） RBD / Object Pool 模型權重…
Ceph Applications in AI Training and Data Lake Architectures
🔰 Introduction As enterprises increasingly adopt Artificial Intelligence (AI) and Big Data Analytics,storage systems are no longer just about capacity or reliability.They must now deliver performance, scalability, consistency, and data unification across diverse workloads. Ceph, an open-source distributed storage platform, offers exactly that flexibility.It simultaneously supports Block (RBD), File (CephFS), and Object (RGW) storage modes…
Ceph 在 AI 訓練與資料湖架構中的應用實例
🔰 引言 隨著企業導入 人工智慧 (AI) 與 大數據分析 (Big Data Analytics)，對於儲存系統的需求不再只是容量與可靠性，更需兼顧 高效能、可擴展性、資料一致性與多源整合能力。 Ceph 作為一個開源的分散式儲存系統，能同時支援 區塊儲存 (RBD)、檔案儲存 (CephFS)、與 物件儲存 (RGW) 三種模式，非常適合構建企業內部的 AI 訓練平台 及 資料湖基礎架構 (Data Lake Foundation)。 本文將從以下幾個角度，說明 Ceph 在 AI 與資料湖中的應用實例：1️⃣ 資料湖的分層與儲存設計2️⃣ AI 訓練階段的資料流 (Data Pipeline)3️⃣ CephFS、RBD、RGW 在各階段的角色4️⃣ 實際整合案例與架構建議 🧩 一、資料湖與 AI 訓練的儲存挑戰 在 AI 專案中，從資料收集到模型訓練，資料會經過多個階段的轉換與重組。 典型的 AI 資料流如下： 這個過程牽涉： 因此，AI 儲存架構需同時具備： 要求 說明 高併發存取…