1. 什麼是自動化排程？

當資料或 AI 模型需要「定期更新」時，我們不希望手動執行，而是交給系統自動跑。
常見方式包括：
● cron job（Linux / macOS 內建排程）
● n8n（視覺化自動化流程）
● Airflow / Prefect（專業資料工作流平台）

今天我們介紹前兩種最實用的。

2. 方法一：使用 Cron Job
如果你是用 macOS 或 Linux（WSL 也可），可以用 crontab：
輸入：

crontab -e

在裡面加上一行：

0 9 * * * python /path/to/your/cancer-dashboard/predict_and_insert.py >> /path/to/your/cancer-dashboard/logs/predict.log 2>&1

意思是：
每天早上9點執行一次 Python 預測程式，並把結果寫入 predict.log。

3. 方法二：使用n8n自動化流程
如果你希望「可視化設定流程」，可以使用 n8n（開源自動化工具）。
(1) 啟動 n8n 容器
在 docker-compose.yml 加入：

  n8n:
    image: n8nio/n8n
    container_name: n8n
    ports:
      - "5678:5678"
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    environment:
      - GENERIC_TIMEZONE=Asia/Taipei
      - N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
      - N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
      - N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=admin123

執行：

docker compose up -d n8n

打開瀏覽器進入 http://localhost:5678
登入帳號密碼：admin / admin123

(2) 建立自動化流程
a. 新增節點：「Cron」 → 設定每天 09:00 執行
b. 新增節點：「Execute Command」 → 指令輸入：

python /project/predict_and_insert.py

c. python /project/predict_and_insert.py
完成後按「Activate Workflow」，n8n 就會自動每天幫你執行一次預測腳本。

4. rafana 自動顯示新數據
Grafana 不需要特別設定，只要資料庫更新，它的 Dashboard 會自動抓最新的資料。
你可以在 Dashboard 設定：
● Refresh interval: 5m（每 5 分鐘更新一次）
● 或手動刷新

這樣，每天的預測結果都會在圖上自動延伸出新的一點。

5. 成果
現在整個系統是「全自動」的：

PostgreSQL ←→ Python 預測程式 ←→ Cron/n8n 自動執行 ←→ Grafana 即時顯示

● 病人新檢測數據 → 自動產生 AI 預測
● 預測結果 → 自動寫回資料庫
● Grafana → 自動顯示最新趨勢

這樣就形成一個完整的 癌症資料視覺化 AI 平台循環。