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技術
[Day 30] 完賽感言:技術成長、架構反思與未來展望 —— 回顧這 30 天做了什麼、學到什麼。
18th鐵人賽
2026-09-01
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技術
[Day 29] 實戰排除:當 Pod 頻繁重啟 (CrashLoopBackOff) 時該如何排查 —— 一步一步走過真實的除錯流程,而不是背口訣。
18th鐵人賽
2026-08-31
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技術
[Day 28] 效能調優:JVM 與 Python 容器的資源限制與優化 —— 針對異構語言特性,調整 K8S 資源分配以達到最佳效能。
18th鐵人賽
2026-08-30
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技術
[Day 27] 災難恢復:K8S 叢集備份與數據復原策略 —— 面對最壞的情況,我們如何快速重建整套 BI 平台。
18th鐵人賽
2026-08-29
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技術
[Day 26] 資料庫演進:在 K8S 上使用 Liquibase 管理 DB 遷移 —— 自動化更新資料庫 Schema,告別手動執行 SQL 的風險。
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2026-08-28
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技術
[Day 25] 彈性伸縮:根據負載自動擴展 (HPA) 的實戰配置 —— 讓叢集在高峰期自動增加副本,離峰期自動縮減省錢。
18th鐵人賽
2026-08-27
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[Day 24] 分布式追蹤 (Distributed Tracing):使用 OpenTelemetry 洞察微服務間的流轉 —— 深入學習 OTel 與 Jaeger 的完整請求鏈路。
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2026-08-26
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[Day 23] 監控體系 (二):設計 Wafer BI 專屬的監控 Dashboard —— 將技術指標轉化為直觀的圖表,快速掌握健康度。
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2026-08-25
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技術
[Day 22] 監控體系 (一):Prometheus 與 Grafana 的架構與安裝 —— 建立系統的靈魂之窗,觀測所有資源指標。
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2026-08-24
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技術
[Day 21] 供應鏈安全:鏡像掃描 (Image Scanning) 與漏洞管理 —— 在 Image 進入叢集前,先抓出潛在的安全漏洞。
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2026-08-23
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