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鐵人賽 Kubernetes DAY 12

技術 Day 12:擴容之後,為什麼另一半的 Pod 沒收到流量

昨天講完 USE 和 RED 兩套方法論,也把三個服務的 RED 九宮格做出來了。今天做另外一半:節點的 USE。 然後我打算做一個小實驗,把 pricing...

鐵人賽 Kubernetes DAY 11

技術 Day 11:USE 還是 RED:兩套方法論怎麼選

昨天講了四個黃金訊號,今天要講另外兩套:USE 和 RED。 剛開始看到這三套的時候覺得也太複雜了吧,為什麼差不多東西要出三套,到底要用哪一個?查了之後發現這個...

鐵人賽 AI Engineering DAY 19

技術 Day 19|也許你需要的是 Agent Registry:Agent 發現、版本管理與供應鏈信任

假設你想找一支已經能分析資料庫延遲的 Agent,搜尋結果卻是三個 Repository、兩段群組訊息和一份沒更新的 README。每個團隊都說自己的版本能用,...

鐵人賽 AI Engineering DAY 18

技術 Day 18|實測 kagent BYO Agent:讓外部 Agent 接入 A2A 生態

一支 Agent 從查資料進展到多步工作流程後,開發者可能需要自己控制分支、Callback、狀態保存與核准後的恢復執行。如果 kagent 的宣告欄位已經不夠...

鐵人賽 AI Engineering DAY 17

技術 Day 17|認識 A2A Protocol:Agent Card、Invocation 與 Task Lifecycle

假設一支值班 Agent 要整理異常服務,卻需要另一個團隊維護的資料庫 Agent 判讀慢查詢。後者有自己的模型、工具與工作流程,可能要跑幾分鐘,也可能中途要求...

鐵人賽 Kubernetes DAY 9

技術 Day 9:Grafana 接上來:做一張能回答問題的圖,而不是好看的圖

昨天 Prometheus 開始存資料了,但是它自己的畫面很陽春。今天接上 Grafana,一個把資料畫成圖表的網頁介面,它自己不存任何資料,只負責去問別人要。...

鐵人賽 AI Engineering DAY 16

技術 Day 16|kagent 與 agentgateway 的定位:Agent 平台、Runtime 與流量治理

Day 15 把既有 Ingress 與 agentgateway 的流量責任切開後,仍有一大塊工作沒有人接:Agent 使用哪個 Runtime、如何部署、怎...

鐵人賽 AI Engineering DAY 15

技術 Day 15|導入 AI Gateway 與原有 Gateway 的職責切分

把 agentgateway 接進 Kubernetes 後,我們沒有拆掉原本的 Ingress。Public Host、Certificate 與其他服務都還...

鐵人賽 AI Engineering DAY 14

技術 Day 14|認識 AI Gateway Virtual Key:企業身分與 Agent Workload 的使用邊界

評估 LiteLLM 時,我們沒有採用的其中一個顧慮,是 Virtual Key 帶來的 Human Identity 管理。幾個月後接 kagent 的 LL...

鐵人賽 AI Engineering DAY 13

技術 Day 13|從 LiteLLM 轉向 agentgateway:官方文件沒寫的維運成本

我最初找 AI Gateway 的條件很直接:讓應用用同一個相容 OpenAI API 的入口呼叫不同模型,再集中處理轉送、失敗切換、專案 Key、預算與管理介...

鐵人賽 Kubernetes DAY 4

技術 Day 4:這 30 天要裝的工具

昨天講完三本柱,今天我們來列清單,看這 30 天到底要在叢集裡裝哪些東西。 我自己查資料的時候,覺得很多教學太快跳到指令的部分,直接教怎麼安裝和執行,但沒有說明...

鐵人賽 AI Engineering DAY 12

技術 Day 12|AWS Cognito 雙路徑實戰:同一個 Issuer,拆開 Human 與 M2M

同一個 Observability MCP 有兩種呼叫者。值班工程師從 CLI 登入後查資料,Scheduler 則在沒有人操作時定期執行。兩枚 Access...

鐵人賽 AI Engineering DAY 11

技術 Day 11|Agent OAuth Flow 實測:PKCE、Client Credentials 與 Token Exchange

同一支會查 Log 的 Agent,可能在值班工程師從 CLI 交辦時執行,也可能由凌晨的 Scheduler 喚起。它還可能接下人的要求,再代表那個人去呼叫下...

鐵人賽 AI Engineering DAY 10

技術 Day 10|Agent 沿用使用者的 OAuth Access Token:身分歸屬與權限邊界實測

假設值班工程師已經登入 SRE Copilot,Investigator Agent 接著要去 Observability MCP 查 Log。這時最省事的接法...

鐵人賽 AI Engineering DAY 9

技術 Day 9|Agent 交辦另一支 Agent:Delegation Context 如何留下請求來源

值班工程師請 SRE Copilot 查昨晚的登入錯誤。Copilot 把查詢交給 Investigator Agent,後者選了 MCP 的 query_lo...

鐵人賽 AI Engineering DAY 8

技術 Day 8|JWT 驗證實戰:從 Issuer、Audience、Scope 到 AWS Cognito Token 差異

把 AWS Cognito 接進 Gateway 時,員工已經能登入,Gateway 也能驗過 JWT 簽章。我原本以為最麻煩的身分問題已經過去,接下來只要把...

鐵人賽 AI Engineering DAY 7

技術 Day 7|Agent 查資料,責任算誰的:人工交辦與排程任務的分界

把人的登入與機器取 Token 分開後,請求離開登入入口,責任卻不會自動跟著走。假設值班工程師請 Agent 查服務的 latency。隔天,同一支 Agent...

鐵人賽 AI Engineering DAY 6

技術 Day 6|雖然 Keycloak 十分強大,但最終我們選擇 AWS Cognito

我們已經有企業 IdP 管理員工帳號,但 Agent Gateway 要替 MCP Tool 做授權,還需要一個能把登入身分轉成下游可用 Token 的入口。我...

鐵人賽 AI Engineering DAY 5

技術 Day 5|Agent Governance 四問:用一條 Action Path 盤點治理缺口

值班工程師請 Agent 查服務延遲,Agent 選了 query_metrics,查詢也成功了。若後來發現它查到另一個團隊的資料,我們就得回頭找:誰交辦這次工...

鐵人賽 AI Engineering DAY 4

技術 Day 4|Agent 拿誰的權限做事:Tool Allowlist 沒回答的身分問題

值班工程師請 Agent 查服務延遲,通常會同意它讀取相關 Log 和 Metrics,卻不會因此准許它查遍所有團隊的資料。同一個查詢工具,能不能執行還取決於目...

鐵人賽 AI Engineering DAY 3

技術 Day 3|Prompt Injection 防護實測:Guard 漏判後,Tool Allowlist 擋下危險動作

一支用 Google ADK 寫的 SRE Investigation Agent,原本只需要讀 Log 和 Metrics,協助調查服務延遲。模型卻可能把 L...

鐵人賽 AI Engineering DAY 2

技術 Day 2|Agent Threat Model 實作:拆開一筆 Tool Call 的信任邊界

一支協助調查服務延遲的 SRE Investigation Agent,本來應該查 Log、看 Metrics。Day 1 的安全實驗卻讓它讀到 Log 裡的惡...

鐵人賽 AI Engineering DAY 1

技術 Day 1|當模型開始呼叫工具:從 LLM 可觀測性走向 Agent 治理

2025 年的鐵人賽,我寫的是 LLM 可觀測性。那時追的是 Prompt、模型回覆、Token 用量、延遲與成本,也花了不少時間處理品質評估和 Trace。對...

技術 o11y-bench 協助你評估 LLM 到底能不能當 SRE?

完整內容,請至幹話王 Grafana o11y-bench 深入剖析:讓 AI 真正面對 on-call 現場 LLM 到底能不能當 SRE?不是問它「知不知道...

技術 Claude Code Skills 由淺入深

完整內容,請至幹話王 Claude Code Skills 由淺入深 接續上篇【OTel 陣法監控篇】,此卷深入解析奇術(Skills)機制——臥龍神算如何知...

技術 Claude Code 監控秘錄:OpenTelemetry(OTel/OTLP)實戰指南

完整內容,請至幹話王 Claude Code 監控秘錄:OpenTelemetry(OTel/OTLP)實戰指南 稟告主公:此乃司馬懿進呈之兵書,詳解如何以...

技術 來自 Grafana 與 OpenTelemetry 的 Logging 最佳實踐

完整內容請至幹話王 Blog 現代可觀測性中的 Log 思維革命:來自 Grafana 與 OpenTelemetry 的最佳實踐 以下是影片內容的完整解釋與...

鐵人賽 DevOps DAY 30

技術 【Day30】Prometheus + Grafana:讓 Kubernetes 無所遁形的監控利器

前情提要 昨天我們看了 Jenkins 的 CI/CD Pipeline,理解了 Jenkins 的強大之處。配合前面學習的 Kubernetes、Kustom...

鐵人賽 DevOps DAY 19

技術 Day19 - LLM 可觀測性實戰:監控延遲、Token 與成本(含工具選型)

🔹 前言 昨天我們完成了 API Gateway,讓前端可以透過一個統一的 Proxy 來存取 LLM。 但在真實運行環境裡,還有一個非常現實的問題: 👉 我的...

鐵人賽 DevOps DAY 17

技術 Day 17 : 透過可觀測性的三本柱,人人都可以是福爾摩斯

找出昨天的問題 昨天第二個示範案例觸發了CPU的警報,這是筆者特別設計的場景。今天打算針對昨天的告警事件,用故事的方式帶大家一起探索,如何在日常生活場警,透過可...