Railway 推出了新的构建系统 Railpack，以替代 Nixpacks。Railpack 解决了 Nixpacks 在版本管理、构建大小和缓存方面的问题，支持更细粒度的版本控制，显著减小镜像大小（Node.js 减少 38%，Python 减少 77%），并改进缓存机制，从而大幅提升构建速度和效率。Railpack 使用 BuildKit 和 Mise，并采用三阶段式构建流程（分析、规划、生成），实现了更精细的构建控制和并行化处理。目前 Railpack 已支持 Node.js、Python、Go、PHP 和静态 HTML 部署，并计划逐步增加更多语言和框架的支持。
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本文讲述了Railway公司如何从零开始构建自己的云计算基础设施。他们面临的第一个挑战是如何将物理硬件与操作系统看到的设备名称映射起来。为此，他们利用Redfish API收集硬件信息，并通过MetalCP和Temporal工作流实现自动化配置。在操作系统安装方面，他们巧妙地结合了Pixiecore、Debian Installer和Claude AI，实现一键式安装。最后，他们采用BGP unnumbered和FRR构建了高可靠性的L3网络，实现了规模化和自动化管理。
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Railway公司为了更好地支持数千名开发者，巧妙地利用Slack构建了一个强大的客户支持系统。起初，他们手动创建Slack频道，但随着规模扩大，这种方式变得不可持续。于是，他们开发了“Help Station”内部支持工具，并将其与Slack集成，实现了自动创建Slack频道、同步消息以及自动分类客户问题（销售或支持）。过程中他们克服了诸多技术挑战，例如Slack Bolt SDK的Socket模式和HTTP模式切换、消息队列的应用（Temporal）等。最终，他们实现了50倍的客户互动提升和8倍的响应速度提升，极大地提升了客户满意度和公司营收。
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云服务商的限制迫使Railway公司启动了“Railway Metal”项目，在短短九个月内建成了自己的数据中心。文章详细描述了从选址、电力供应、网络连接到服务器安装的整个过程，以及过程中遇到的各种挑战和解决方案，例如电力冗余、网络冗余、机柜布局、线缆管理等。最终，Railway公司搭建了自己的软件定义网络，并开发了内部工具自动化数据中心建设流程，实现了从设计到上线的便捷体验。
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Railway公司分享了其如何摆脱传统销售模式，转而通过自动化提升营收的经验。起初，他们尝试传统销售方法，但效果不佳。于是，他们转向产品驱动增长（PLG）模式，并开发了一个预测客户升级或流失的回归模型。该模型综合考虑构建成功率、失败率、配置区域、支持请求数量和功能采用率等因素，为客户评分，从而精准地识别需要帮助的客户，并主动提供支持。这种方法不仅提高了营收，也提升了客户满意度，最终实现了可持续的业务增长。
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