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说太对了,还真是
加钱,世界触手可及
从最开始的 serverless d1 ,到提供现成 sqlite 服务的 docker 容器,再到自己实现的 docker 镜像部署,再到自己处理 vps 的部署,整个流程下来,你离物理机器越近,性价比越高。但是随之而来的是 devops 投入越来越大。但是你掌握了 docker k8s 这类工具,将部署过程做成自动化,也只是写一次,随后就能复用。
开发者可能会有个幻觉,docker 这样的虚拟化技术让运维对资源分配粒度更加精细了,对资源的利用率更高,所以 serverless 计费很精准,价格会越来越低。实则不然。每一层抽象都会附加增值服务,想要 github 仓库自动部署吗?想要漂亮的监控仪表盘吗?想要和同事协作管理集群吗?想要权限控制吗?想要更好的客服支持吗?全都得加钱。DigitalOcean 甚至还有专门的开发者套餐,然而花钱只是为了获取更好的客服支持。
这有点类似于,下馆子、点外卖和自己做饭的区别。有很多只卖机器的服务商,他们的价格远低于 DigitalOcean。一些 PaaS 提供的机器性价比太低,因为他们附带了一堆增值服务,和只卖裸机器的服务商对比,同配置机器的价格差距可能高达 50 倍,你想想钱都花到哪里去了。
现在很多上层应用的 SaaS 服务都采用订阅制,但不是 pay as you go 的模式,这和你交水电费是完全不一样的体验,而是一种类似于买保险的商业模式,大部分的资源是头部用户消耗的,比如百万粉丝的账号和10粉丝账号,发布一条消息,推送成本是不一样的。但是平台不会要求百万粉丝的账号多交钱。付费用户花的钱,一部分是在为这种头部用户的消耗买单。
SQLite 云服务调研AI 摘要:作者在 Eidos 项目中探索了多种 SQLite 云服务,以支持用户发布 space 数据。经过多次尝试,他发现不同服务的定价模式和适用场景各有优劣。
云服务测评1. Turso & D1
• 提供 serverless SQLite 解决方案,按行读取计费,适合小数据量应用。
• 但百万级数据表容易超额,查询成本高,尤其是 count(*) 操作。
• Turso 体验优于 D1,支持直接上传 SQLite 文件,而 D1 需转换 SQL 语句。
2. SQLiteCloud
• 提供托管 SQLite 服务,限制物理资源,100W 行表性能不佳,仍处于早期阶段。
3. Supabase
• 尝试将 SQLite 转为 PostgreSQL,但兼容性问题导致导入失败。
4. Cloudflare Worker(Python)
• 尝试 Python 版 Worker 运行 SQLite,结果部署受限,最终放弃。
5. DigitalOcean & Bun
• 自建 SQLite API 方案,数据库存 R2,访问时拉取缓存,提高查询效率。
• 采用 Bun 运行 SQLite,性能优异但 bug 较多。
• DigitalOcean App 部署体验良好,但性价比不如 VPS。
价格分析• Serverless 方案(D1/Turso) 计费精细但成本高,适用于小型数据库。
• PaaS 方案(DigitalOcean App) 开发体验佳,但附加增值服务较多,成本高于自建。
• VPS(DigitalOcean/Netcup) 提供裸机资源,性价比最高,但需自行运维。
结论Serverless 方案虽便捷,但不适合大规模计算和数据查询,尤其 SQLite 这种按行读取计费的模式成本高昂。对于计算密集型任务,自建服务(如 DigitalOcean + Bun)更具性价比,但需承担运维成本。最终,选择何种方案取决于业务需求和预算权衡。
via Mayne's Blog