我今天要把這些拼湊成一張「藍圖」，讓大家知道平台長什麼樣子。

1. 平台架構總覽
我的構想：
癌症資料 / AI預測結果
↓
資料清洗 (Python / Pandas)
↓
Promtail 收集 Log
↓
Loki 儲存 Log
↓
Grafana 視覺化 Dashboard

2. 為什麼要這樣設計？
• 資料流暢通：清洗 → 收集 → 儲存 → 視覺化。
• 可擴充：之後如果要加新資料來源（比如基因資料、心理問卷），只要再清洗後進Promtail就好。
• 輕量化：比起ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana)，這套組合更容易在短時間內搭起來，不會太吃資源。

3. 資料格式長什麼樣？
舉一個「癌症患者資料」的JSON log範例，未來會被送進Loki：

{
  "patient_id": "P001",
  "date": "2025-09-15",
  "AFP": 230,
  "sleep_hours": 5,
  "mood": "焦慮",
  "treatment_stage": "化療",
  "AI_prediction": {
    "recurrence_risk": "high",
    "survival_rate": 0.72
  }
}

不管是臨床數據、病人日常紀錄，還是AI預測結果，都能統一變成log，方便 Promtail收集、Loki儲存。

4. 預告Day4
明天開始動手實作！我會先用Docker Compose把Grafana + Loki + Promtail 建起來，跑出第一個「Hello World」級的log → Dashboard流程，驗證環境沒問題。