幹壞事是進步最大的原動力
在 Hacker News Daily 上看到的文章，作者遺失了 Kindle，但是確定在家裡 (因為在 router log 上看得到)：「Any way to find a lost Kindle inside a house?」。
然後作者發現每天早上五點半到六點半 Kindle 會自己同步，所以塞了一個夠大的 PDF 進去以確保有夠長的時間連在網路上，然後用三台跑 Kali Linux 的筆電定位，完全是一個殺雞用牛刀的概念 XDDD (還是他家真的超大？)
但記得這要在剛遺失的時候就要找，不然等到 Kindle 的電池也沒電就沒救了 XDDD 以原文作者的情況，如果真的是這種 case 說不定到時候會拿金屬探測器掃 XDDD
DNSFilter 這篇講 InfluxDB 與 TimescaleDB 的文章頗有趣的：「Towards 3B time-series data points per day: Why DNSFilter replaced InfluxDB with TimescaleDB」。
在沒有實際用過之前，其實都只能算是一方之詞... 另外這種轉換其實也跟每個公司內的組織組成有關，像是熟悉 PostgreSQL 的單位就比較有機會用 TimescaleDB 解決 time series data 的問題。
不過有個地方倒是讓我想記錄起來：
Comparing TimescaleDB to InfluxDB at the same time — we realized we were losing data. InfluxDB relied on precisely timed execution of rollup commands to process the last X minutes of data into rollups. Combined with our series of rollups, we realized that some slow queries were causing us to lose data. The TimescaleDB data had 1–5% more entries! Also we no longer had to deal with cardinality issues, and could show our customers every last DNS request, even at a monthly rollup.
會掉資料等於是跟 InfluxDB 的使用者發出警訊，要大家確認自己手上的資料是否正確... 這對於正確性要求 100% 的應用就不是開玩笑了 @_@