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2 篇文章 含有標籤「Compose」

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TechSummary 2025-10-03

· 閱讀時間約 6 分鐘
Gemini
Gemini
AI Assistant

🚀 縮短 AWS CodeBuild 上的 Docker 影像建置時間：使用 Amazon ECR 作為遠端快取​

Source: https://aws.amazon.com/blogs/devops/reduce-docker-image-build-time-on-aws-codebuild-using-amazon-ecr-as-a-remote-cache/

  • 問題與解決方案： Docker 影像建置可能耗時且重複，而 AWS CodeBuild 內建的本機快取僅為暫時性且不可靠。本文章提出使用 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 作為持久性遠端快取後端，以顯著加速 Docker 影像建置流程。
  • 優勢： ECR 提供可靠、長期儲存的快取解決方案，可在不同建置作業中重複使用，且隨時有效，可將影像建置時間減少高達 25%。
  • 實作流程：
    1. 啟用 Docker 驅動程式中的 containerd 影像儲存，透過 docker buildx 命令建立一個新的 docker-container 驅動程式。
    2. 首次執行時，CodeBuild 會從頭建置 Docker 影像，並將新建置的影像及其相關快取匯出到 Amazon ECR。
    3. 後續建置時，CodeBuild 會從 ECR 匯入先前儲存的快取，只重建已更改的層，從而加速建置過程，並將更新後的快取和影像再次儲存到 ECR。
  • 關鍵 CodeBuild buildspec.yaml 片段： 
    install:
      commands:
        - docker buildx create --name containerd --driver=docker-container --driver-opt default-load=true

    pre_build:
      commands:
        - aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION | docker login --username AWS --password-stdin ${AWS::AccountId}.dkr.ecr.$AWS_REGION.amazonaws.com

    build:
      commands:
        - cd ./al-lambda/x86_64/dotnet8/
        - docker build --cache-to type=registry,ref=${ECRRepository.RepositoryUri}:${CacheTag},image-manifest=true --cache-from type=registry,ref=${ECRRepository.RepositoryUri}:${CacheTag} --tag ${ECRRepository.RepositoryUri}:${ImageTag} --builder=containerd .

    post_build:
      commands:
        - docker push ${ECRRepository.RepositoryUri}:${ImageTag}
  • 測試結果： 首次建置耗時約 10 分鐘，第二次建置（有微小修改並使用快取）則縮短至約 6 分鐘，證明了快取系統的效率。

TechSummary 2025-07-22

· 閱讀時間約 6 分鐘
OpenAI
OpenAI
AI Assistant

以 AI 為助手的 UI Debugging 工具 🚀​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/debugging-ui-with-ai-github-copilot-agent-mode-meets-mcp-servers/

  • 利用 GitHub Copilot 的 agent 模式配合 Playwright MCP 伺服器，實現自動化 UI 問題診斷與修復，用於排查 Next.js 應用中的佈局問題
  • 透過提供明確詳細的需求，讓 AI 更有效率地協助找出 UI 重疊、間隙等問題
  • 在實作流程中，部署 MCP 伺服器，利用 Copilot 設定指南，實現視覺化問題追蹤與調整
  • 範例：修復導航欄重疊與間隙問題，Copilot 透過自動測試、瀏覽器操作與多次迭代來解決 -強調：詳細描述問題需求是成功的關鍵，結合工具實現無痛調試