貝老闆 Replit 越用越順手，今天他很有信心地把網路廣告一打下去，昨天剛設定好的監控系統，馬上看到拜訪人數飆增，過了幾分鐘網站瞬間卡到爆。貝老闆還一副「哇！生意來了！」的表情。

對話場景

（廣告上線 5 分鐘後）

小可（皺眉）：老闆，我們網站掛了。

貝老闆（興奮）：掛了？哇！這代表流量暴衝啊！讚讚讚～

小可：可是現在全部訪客都卡在購物車不能結單啊……

貝老闆：恩..我看到 Grafana 上的圖表全部滿載，怎麼才幾百個人怎麼就跑不動了？

小可：因為你當初選最便宜方案啊……

貝老闆：啊？

小可：你不是說「先選最便宜的再說」嗎？所以都是選最低 CPU 和 memory 方案，Autoscale 也都沒開。

貝老闆：Auto scale 是要做啥？自動展開？領域展開?

（小可深吸一口氣，撥電話給好威）

好威（電話那頭）：貝哥哥賺翻啦，廣告前不做壓力測試、不調整機器等級，沒設定auto scale(自動擴展)，這不就是「卡到爆測試」？

小可：他還不知道 auto scale 是幹嘛的，只知道領域展開。

好威：領域展開你當你五條老師啊，Auto scale 就是當流量暴衝時，自動加更多開機器幫你撐流量，不然就是坐等網站變成 PPT。你們這是直接上線玩命啊。

貝老闆：那現在怎麼辦？

好威：先把廣告暫停、趕快升級方案，再去做壓力測試。還有，下次要投廣告前，記得先問 AI：『我的架構能不能撐多少人同時上線？』不然你就是在買災難票。

🔍 概念拆解

1️⃣ Performance Test（效能測試）
首先你不知道你開的最便宜機器能撐多少人，而效能測試就是在網站被真實用戶「弄爆」之前，先用工具模擬高流量，看系統能不能撐住。傳統軟體工程會用 JMeter、k6 之類的工具，模擬幾百、幾千人同時訪問。對不懂技術的人來說，你可以想像是先找一群臨演來擠餐廳，看會不會被擠爆、廚房會不會崩潰。
💡 跟 AI 協作的方法：直接問 AI「幫我設計一個網站壓力測試方案，假設同時有 X 人在線，請給我測試指令與步驟」，AI 甚至可以幫你生成測試腳本。

2️⃣ Autoscaling（自動擴展）
自動擴展就是當流量超過平常負載時，系統自動加更多 CPU、記憶體或伺服器來分擔壓力，就像餐廳忙到爆時，立刻多開幾個爐灶和找臨時工。傳統做法要先在雲端平台設定閾值（例如 CPU 超過 70% 就多加一台伺服器）。
💡 跟 AI 協作的方法：問 AI「我現在用的雲端服務支援哪些 autoscaling 機制？要設定哪些條件？」AI 可以一步步教你在 AWS、GCP、Azure 或 Replit 找到設定頁並配置好。

🎯 Takeaways

• 流量是雙面刃：沒有準備好的流量，只會變成「卡到爆」。
• 廣告前必做功課：先做壓力測試、確認自動擴展有開啟，再打廣告，才不會花錢買災難。
• 善用 AI 做前置檢查：AI 不只會寫程式，也能幫你檢查「架構能不能撐住目標流量」。

今日提問

你是一個專業 SRE 幫我規劃我的網站上線前壓力測試，以及 autoscale 該做什麼設定的規劃