TechSummary 2025-08-27

2025年8月28日 · 閱讀時間約 45 分鐘

Gemini

AI Assistant

🚀 GitHub Copilot 網頁版：為進階使用者打造的強大指南

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-use-github-copilot-on-github-com-a-power-users-guide/

擴展 Copilot 用途：GitHub Copilot 不再僅限於 IDE 中的自動完成和程式碼建議，它在 github.com 上提供了全新的功能，專注於專案管理、團隊協調和快速原型開發。無需安裝擴充功能或進行設定，直接前往 github.com/copilot 即可開始使用。
從截圖建立 Issue：使用者可以將錯誤截圖拖曳到 Copilot 聊天介面，並透過自然語言提示（例如 Create a new issue using the 'bug' label. Use this screenshot and describe the overlapping arrow icon. Apply the UI issue template from this repo.），讓 Copilot 自動生成帶有標籤和範本的 Issue 標題和描述。
專案中心快速操作：在 github.com/copilot，您可以：
- 跨多個 GitHub 儲存庫與 Copilot 聊天。
- 建立和管理 Issue 與 Pull Request。
- 啟動 GitHub Spark 進行程式碼片段或元件原型設計。
- 指派 Copilot AI 代理執行自主任務。
- 在對話中切換不同的 AI 模型。
AI 代理自動處理例行工作：一旦 Issue 建立，可以指派 Copilot 編碼代理（例如 Assign yourself to this issue and draft a fix.）分析程式碼庫、識別根本原因並提交草稿 Pull Request。適用於例行性錯誤修復、文件更新和依賴升級。
使用 Spark 進行即時原型開發：利用 GitHub Spark 快速搭建工作程式碼，預覽並互動輸出，然後透過連結與協作者分享。
- 範例提示：Create a feature comparison table for an API pricing page. Show Free, Pro, and Enterprise tiers with checkmarks for features.
選擇最佳 AI 模型：GitHub Copilot 允許使用者切換不同的 AI 模型以適應特定任務：
- GPT-4.1：通用編碼和推理。
- Claude Sonnet 4：結構化寫作、重構、上下文密集型任務。
- Opus 4：創造力、邊緣案例、提供替代觀點。
對話分支導航：Copilot 將同一訊息的多個回應（特別是切換模型後）分組，形成類似於 Git 分支的獨立對話串，便於比較不同的方法。
整合網頁與 IDE 工作流：網頁版 Copilot 處理協調和探索性工作，而 IDE 處理詳細實作。兩者結合可覆蓋完整的開發工作流程。

⚡ Docker Desktop 透過更快的發布週期加速創新

Source: https://www.docker.com/blog/docker-desktop-updates-every-two-weeks/

加速發布頻率：從 Docker Desktop 4.45.0 版本開始，Docker 將更新頻率從每月一次改為每兩週一次，目標是在 2025 年底前實現每週發布。
主要效益：
- 使用者能更早獲得新功能和改進。
- 等待關鍵更新的時間縮短。
- 更快地獲得錯誤修復和安全補丁。
嚴謹的品質流程：儘管發布頻率加快，Docker 仍維護企業客戶所依賴的穩健品質保證流程：
- 跨平台和配置的全面自動化測試。
- Docker Captains 社群持續作為早期採用計畫，透過 Beta 頻道提供關鍵回饋。
- 即時可靠性監控，及早發現問題。
- 透過功能旗標（feature flags）控制重大變更的推出。
- 金絲雀部署（Canary deployments）率先觸及一小部分使用者。
即將推出的更新機制：
- 更智慧的元件更新：Scout、Compose、Ask Gordon 和 Model Runner 等獨立工具將在後台靜默更新，不中斷工作流程。GUI 更新（Docker Desktop 儀表板）將在 Docker Desktop 關閉並重新打開時自動發生。
- 更清晰的更新資訊：簡化的更新流程和應用內發布亮點展示。
保持企業控制：新的發布模型仍允許企業透過雲端管理控制台禁用本地使用者的應用內更新或設定預設值，確保精確控制。

💡 CLion 2025.3 開發藍圖揭露

Source: https://blog.jetbrains.com/clion/2025/08/2025-3-roadmap/

核心語言引擎轉型：CLion Nova 語言引擎將成為 CLion 2025.3 的預設引擎，自 2024.2 版本以來已累積大量功能和錯誤修復。傳統的 CLion Classic 引擎仍可選用，但未來所有新的語言特定功能將僅在 CLion Nova 中提供。
專案格式與建構工具改進：
- nRF Connect SDK Sysbuild 支援：解決 CLion 目前無法正確讀取 nRF Connect SDK 專案資訊的問題，將支援其作為預設建構工具，實現專案執行和除錯。
- Bazel 9 支援：持續改進 Bazel 插件與 CLion 的整合，將支援 Bazel 9，旨在提高插件穩定性和使用者體驗。
嵌入式開發功能強化：
- PlatformIO 內建：PlatformIO 插件將內建於 CLion 2025.3，無需手動安裝。改進包括提供更多錯誤資訊、支援透過 platformio.ini 導入專案，並建議在新文件加入專案根目錄時重新載入。
- 即時監看（Live Watches）功能提升：增強 2025.2 中引入的即時監看功能，將支援查看結構和周邊暫存器值、匯出 CSV 格式數據以及變數名稱自動完成。
- ESP-IDF 整合改進：與 ESP-IDF 框架的整合將逐步加強。
除錯器改進：
- Qt 渲染器修復：修復 Qt 渲染器中報告的錯誤，以確保 Qt 特定變數能夠以人類可讀的形式顯示。
Junie 智慧程式碼代理支援：JetBrains 的 AI 編碼代理 Junie 預計將在 CLion 2025.3 中完成整合，作為一個完整的結對程式設計師提供支援。

📊 使用 Kotlin 探索資料科學：以舉重案例研究為例

Source: https://blog.jetbrains.com/kotlin/2025/08/exploring-data-science-with-kotlin-a-powerlifting-case-study/

Kotlin 在資料科學中的應用：本文介紹如何使用 Kotlin Notebooks、DataFrame 和 Kandy 庫，透過 PostgreSQL 資料來源進行資料分析和視覺化，避免了設定複雜 Python 環境的麻煩。
入門設定：
- 安裝 Kotlin Notebook 插件到 IntelliJ IDEA。
- 引入必要的庫：%use kandy 和 %use dataframe。
- 連接外部資料源：使用 DbConnectionConfig 配置 PostgreSQL 連接，並透過 DataFrame.readSqlTable(dbConfig, "powerlifting_data") 讀取資料表。
```
val dbConfig = DbConnectionConfig(URL, USER_NAME, PASSWORD)
val data = DataFrame.readSqlTable(dbConfig, "powerlifting_data")
```
理解資料集：強調在資料科學中理解資料集的重要性，透過 data.describe() 函數獲取摘要統計，並結合領域知識解釋資料中的異常（例如負數代表舉重失敗，第四次嘗試通常為空值）。

用 SQL 查詢資料：對於大型資料集，建議使用 SQL 查詢來只載入所需的資料，例如篩選出 2023 年、每個體重級別至少有 3 名參賽者的第一名選手的數據。

fun queryByTimePeriodAndEntries(startYear: String, endYear: String, entries: Int) =
    """
    SELECT
        pd.*
    FROM
        powerlifting_data pd
            JOIN
        (
            SELECT
                meet_name,
                date,
                weight_class_kg,
                division,
                COUNT(*) AS lifter_count
            FROM
                powerlifting_data
            WHERE
                date BETWEEN '$startYear-01-01' AND '$endYear-12-31'
            GROUP BY
                meet_name, date, weight_class_kg, division
            HAVING
                COUNT(*) >= $entries
        ) AS qualified_classes
        ON me.meet_name = qualified_classes.meet_name
            AND me.date = qualified_classes.date
            AND me.weight_class_kg = qualified_classes.weight_class_kg
            AND me.division = qualified_classes.division
    WHERE
    me.event = 'SBD'
      AND me.date BETWEEN '$startYear-01-01' AND '$endYear-12-31'
      AND me.squat1_kg IS NOT NULL
      AND me.squat2_kg IS NOT NULL
      AND me.squat3_kg IS NOT NULL
      AND me.bench1_kg IS NOT NULL
      AND me.bench2_kg IS NOT NULL
      AND me.bench3_kg IS NOT NULL
      AND me.deadlift1_kg IS NOT NULL
      AND me.deadlift2_kg IS NOT NULL
      AND me.deadlift3_kg IS NOT NULL
      AND me.best3_bench_kg IS NOT NULL
      AND me.best3_squat_kg IS NOT NULL
      AND me.best3_deadlift_kg IS NOT NULL
      AND place != 'NS'; -- no shows are excluded
    """

使用 DataFrame 處理資料：定義 @DataSchema 接口 LifterData 以利用 Kotlin 的強型別特性，然後透過 addNumberOfSuccessfulLifts 函數計算並聚合成功舉重次數。

@DataSchema
interface LifterData {
    val place: String
    val squat1kg: Double
    // ... (其他舉重數據)
}

fun addNumberOfSuccessfulLifts(data: DataFrame<LifterData>, firstPlaceOnly: Boolean = true): AnyFrame {
    val df = if (firstPlaceOnly) data.filter { it.place == "1" } else data
    return df.add(successfulLifts) {
        columns.count { value -> it[value] > 0 }
    }
        .groupBy { it[successfulLifts] }
        .aggregate {
            count() into count
        }
        .drop { it[successfulLifts] in listOf(0, 1, 2) }
        .sortBy(successfulLifts)
}

Kandy 視覺化：使用 Kandy 庫創建互動式圖表。首先繪製贏家成功舉重次數的分佈，然後透過計算贏家比例來消除組別大小的偏差，提供更精準的洞察。

plot(winnersDataFrame) {
    bars {
        x(successfulLifts)
        y(count)
    }
}

進一步客製化圖表：

plot(winnersDataFrame) {
    bars {
        x(successfulLifts)
        y(count) {
            axis.name = "Number of Winners"
            axis { breaks(listOf(500,1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000), format = "d") }
        }
        fillColor = Color.hex("#fec92e")
        borderLine { color = Color.hex("#777777"); width = 0.5 }
    }
    layout {
        title = "Distribution of Winners by Successful Attempts"
        caption = "Data: Open powerlifting meets 2023"
        size = 600 to 300
        xAxisLabel = "Successful Attempts"
        style {
            global { text { fontFamily = FontFamily.custom("Helvetica Neue") } }
            plotCanvas {
                title { hJust = 0.5; margin = Margin(10.0); fontSize = 17.0 }
                caption { hJust = 1.0; margin = Margin(10.0, 0.0, 0.0, 0.0) }
                margin = Margin(0.0, 30.0, 0.0, 5.0)
            }
        }
    }
}.save("distribution-of-winners-custom-formatting.svg")

多圖比較：使用 plotBunch 進行多圖比較，例如同時顯示贏家分佈和贏家比例，以更好地呈現數據分析結果。
```
plotBunch {
    add(plotWinners, 0, 0, 600, 300)
    add(plotRatioWinners, 0, 300, 600, 300)
}
```
資料科學思維：強調快速迭代、驗證假設和深入了解領域知識的重要性，即使程式碼不夠「生產就緒」也應優先考慮快速探索與學習。

🎓 迎接最佳學年：參與 STEM 俱樂部、營隊與競賽

Source: https://blog.jetbrains.com/education/2025/08/27/new-school-year-2025-2026/

JetBrains 青少年俱樂部：提供免費線上俱樂部，幫助學生提升數學、程式設計和 AI 技能，為奧林匹亞競賽做準備，或與全球同儕共同探索興趣。
- 數學俱樂部：每週 10-15 個循序漸進的挑戰問題，週六 90 分鐘直播課程，設有兩個難度級別。頂尖表現者可獲得 Neapolis University Pafos 電腦科學與 AI 學士學位入學考試的額外加分。
- AI 俱樂部：深入學習 AI 基礎知識，甚至挑戰奧林匹亞級別（如 IOAI）。每週三直播課程及作業。
- 程式設計俱樂部：適合有競爭性程式設計經驗的學生，透過 Codeforces 往期比賽題目提升解題能力。
青少年程式設計挑戰賽：
- 2025 年 11 月舉辦程式設計競賽，2026 年初舉辦數學競賽。
- 設有初級組（13-15 歲）和高級組（16-19 歲）。
- 頂尖選手將受邀參加 Algorithm and Code Training School (ACTS) 營隊。
ACTS 營隊：
- ACTS 線上營隊：為期四天的線上密集營隊（2026 年 1 月 16-20 日），適合 13-19 歲學生提升競爭性程式設計技能。
- ACTS 實體營隊：在羅馬尼亞舉辦（2026 年 1 月 24 日 - 2 月 3 日），適合在全國性程式設計競賽和奧林匹亞中表現卓越的 16-19 歲學生。費用為 100 歐元（含食宿），表現優異者有機會快速獲得 JetBrains Foundation 獎學金的面試機會。

🌐 Kubernetes v1.34：風與意志 (O' WaW)

Source: https://kubernetes.io/blog/2025/08/27/kubernetes-v1-34-release/

釋出概覽：Kubernetes v1.34 版本共引入 58 項增強功能，其中 23 項升級至 Stable (GA)，22 項進入 Beta，13 項進入 Alpha。
發布主題與理念：本版本以「風與意志」(Of Wind & Will, O' WaW) 為主題，致敬社群成員在不斷變化的外部環境下，憑藉堅定意志推動 Kubernetes 前進的精神。
重要穩定版 (Stable) 更新：
- 動態資源分配 (DRA) 核心功能 GA：DRA 允許更強大的方式選擇、分配、共享和配置 GPU、TPU、NIC 等設備。resource.k8s.io/v1 API 已升級至穩定版並預設啟用。
- Job 替換 Pod 的延遲建立：在 Job 中引入 .spec.podReplacementPolicy: Failed，允許僅在 Pod 完全終止後才建立替換 Pod，避免資源爭用和不必要的自動擴縮。
- 從磁碟區擴展失敗中復原：允許使用者取消不受底層儲存供應商支援的磁碟區擴展，並使用較小的值重試。
- 用於磁碟區修改的 VolumeAttributesClass：提供通用的 Kubernetes 原生 API (VolumeAttributesClass) 來修改磁碟區參數（如佈建 IO），支援在線垂直擴展儲存卷。
- 結構化身份驗證配置：引入 AuthenticationConfiguration 種類，用於管理 API 伺服器客戶端身份驗證，支援多個 JWT 驗證器、CEL 表達式驗證和動態重新載入。
- 基於選擇器的更細粒度授權：Webhook 和內建節點授權器現在可以根據請求中的欄位和標籤選擇器做出授權決策，實現更精確的最小權限原則。
- 對匿名請求的精細控制：允許配置一組嚴格的端點，僅這些端點允許未經身份驗證的請求，從而提高安全性。
- 透過插件特定回調實現更高效的重新排隊：kube-scheduler 允許每個排程插件註冊回調函數，以更準確地判斷何時重新排程先前無法排程的 Pod，減少不必要的重試。
- 有序命名空間刪除：強制執行結構化的刪除序列，確保 Pod 在其他資源之前被刪除，解決安全漏洞和非預期行為。
- 串流式列表響應：改進 API 伺服器處理大量資源列表請求的方式，以串流方式發送數據，減少記憶體壓力和提高穩定性。
- 彈性監看快取初始化：提升 kube-apiserver 監看快取初始化過程的彈性，提高控制平面健壯性。
- 放寬 DNS 搜尋路徑驗證：允許 Pod 的 DNS 配置中第一個搜尋條目為 .，以避免對外部查詢發送不必要的內部 DNS 請求。
- Windows kube-proxy 中的直接服務返回 (DSR) 支援：為 Windows 節點提供性能優化，允許返回流量繞過負載平衡器直接響應客戶端。
- 容器生命週期鉤子中的 Sleep action：為容器的 PreStop 和 PostStart 鉤子引入 Sleep action，簡化優雅關機管理。
- Linux 節點交換空間支援：Linux 節點可配置交換空間（預設為 NoSwap，但 LimitedSwap 允許 Pod 在其記憶體限制內使用交換空間），提高工作負載穩定性。
- 環境變數中允許特殊字元：放寬環境變數驗證規則，允許幾乎所有可列印的 ASCII 字元（=除外），支援如 .NET Core 等框架使用非標準字元。
- 污點管理與節點生命週期分離：將 TaintManager 重構為獨立控制器，提高程式碼模組化和可維護性，對使用者沒有直接影響。
重要 Beta 版更新：
- Pod 級別資源請求和限制：允許在 Pod 級別定義資源預算，由其包含的容器共享，簡化多容器 Pod 的資源管理。
- .kuberc 文件用於 kubectl 使用者偏好：引入 .kuberc 文件定義 kubectl 的使用者偏好，如預設選項和命令別名，與 kubeconfig 分離。
- 外部 ServiceAccount 令牌簽名：支援外部 JWT 簽名服務，允許 Kubernetes 與外部金鑰管理解決方案整合，簽發 ServiceAccount 令牌。
- DRA 功能 Beta：包括管理員存取安全資源監控、ResourceClaims 和 ResourceClaimTemplates 中的優先替代方案，以及 kubelet 報告 DRA 分配資源。
- kube-scheduler 非阻塞 API 調用：引入非同步 API 處理機制，透過優先佇列減少排程延遲並提高吞吐量。
- 變更 Admission Policies：提供聲明式、進程內的變更準入控制替代方案。
- 可快照 API 伺服器快取：改進 kube-apiserver 的快取機制，允許從快照提供列表請求，減少對 etcd 的直接存取。
- 用於聲明式驗證 Kubernetes 原生類型的工具：自動化 API 驗證規則的生成和管理，簡化 API 開發和維護。
- 用於列表請求的串流式 Informers：列表請求可作為物件的連續串流返回，降低記憶體使用量並提高穩定性。
- Windows 節點的優雅節點關機處理：Windows 節點上的 kubelet 現在可以檢測系統關機事件並開始優雅終止運行中的 Pod。
- 原地 Pod 大小調整改進：支持減少記憶體使用，並與 Pod 級別資源整合。
重要 Alpha 版更新：
- 用於 mTLS 身份驗證的 Pod 憑證：Pod 可以請求和管理證書，用於向 Kubernetes API 伺服器和其他服務進行 mTLS 身份驗證。
- 「受限」Pod 安全標準現在禁止遠端探測：Restricted Pod 安全標準現在禁止在探測和生命週期處理器中指定 host 字段，以防止濫用和安全繞過。
- 使用 .status.nominatedNodeName 表達 Pod 放置意圖：kube-scheduler 可以使用此字段指示 Pod 將被綁定到哪個節點，幫助外部元件做出知情決策。
- DRA 功能 Alpha：包括資源健康狀態、擴展資源映射和 DRA 可消耗容量、設備綁定條件。
- 容器重啟規則：允許為 Pod 中的每個容器指定不同的 restartPolicy，並根據退出代碼覆蓋重啟策略。
- 從運行時創建的文件載入環境變數：允許在運行時從文件中載入環境變數，提高 Pod 內容器編排的靈活性，特別適用於 AI/ML 訓練工作負載。
棄用與移除：
- 手動 cgroup 驅動程式配置已棄用：推薦使用 kubelet 自動檢測 CRI 實現所需的 cgroup 驅動程式。
- Kubernetes 將於 v1.36 結束對 containerd 1.x 的支援：建議使用者盡快升級至 containerd 2.0+。
- PreferClose 流量分佈已棄用：改用 PreferSameZone 和 PreferSameNode 來更清晰地表達流量分佈偏好。

💡 Azure 上實作可擴展的 IoT 架構

Source: https://dzone.com/articles/implementing-scalable-iot-architectures-azure

IoT 與邊緣運算：物聯網 (IoT) 設備產生大量數據，需要高效處理和分析。邊緣運算策略允許 IoT 數據在數據收集或使用地點進行處理，而非回傳至資料中心或雲端，從而實現即時數據分析。
可擴展性挑戰：隨著連接設備數量和數據量的指數級增長，傳統集中式雲架構在擴展性、延遲和成本方面面臨挑戰。
Azure 解決方案：Azure 提供一系列服務以構建可擴展的 IoT 解決方案，包括：
- Azure IoT Hub：負責設備連接、訊息路由和設備管理。
- Azure IoT Edge：將雲端智慧部署到邊緣設備，實現本地數據處理和分析。
- Azure Stream Analytics：對即時數據流進行處理和分析。
- Azure Data Lake Storage / Azure Blob Storage：用於大規模數據儲存。
- Azure Functions / Azure Kubernetes Service (AKS)：提供無伺服器或容器化的計算能力，處理後續數據操作和應用邏輯。
參考架構範例：
- 邊緣數據攝取與處理：IoT 設備將數據發送至 IoT Edge 設備，Edge 模組執行預處理、過濾和聚合。
- 雲端數據攝取與儲存：處理後的數據傳送至 Azure IoT Hub，然後路由至 Azure Data Lake Storage 或 Azure Blob Storage 進行長期儲存。
- 即時分析：Azure Stream Analytics 處理 IoT Hub 的數據流，進行異常檢測、預測分析等。
- 數據視覺化與報告：Power BI 或 Azure Synapse Analytics 用於數據視覺化和業務洞察。
- 設備管理與安全：Azure IoT Hub 提供設備身份管理、安全連接和韌體更新功能。
關鍵設計考量：
- 安全性：端到端加密、身份驗證、授權和安全設備佈建。
- 可擴展性：選擇無伺服器或彈性擴展的 Azure 服務。
- 成本效益：優化數據處理和儲存策略，選擇適當的服務層級。
- 延遲：利用邊緣運算減少數據傳輸延遲。
- 監控與警報：實施全面的監控和警報機制，確保系統健康運行。

⚙️ 系統配置管理：使用 Go 處理 Secrets、IaC 和資料反序列化 (Part 2.1)

Source: https://dzone.com/articles/system-configuration-management-secrets-iac-go

系列概述：本文為「系統配置管理」系列文章的第二部分，聚焦於使用 Go 語言處理 Secrets、基礎設施即程式碼 (IaC) 和資料反序列化。
配置管理的重要性：在現代軟體開發中，系統配置管理至關重要，它涉及應用程式運行所需的各種參數、環境變數、資料庫連接字串等，尤其是在分散式系統和微服務架構中。
Secrets 管理：
- 挑戰：如何在程式碼中安全地處理敏感資訊（如 API 金鑰、資料庫憑證），避免硬編碼。
- 解決方案：使用專門的 Secrets 管理工具（如 HashiCorp Vault、AWS Secrets Manager、Azure Key Vault）或環境變數。
- Go 實作：示範如何在 Go 應用程式中從環境變數或專用 Secret 檔案中讀取敏感配置。
基礎設施即程式碼 (IaC)：
- 概念：將基礎設施的配置和管理以程式碼的形式定義和儲存，實現自動化、版本控制和可重複部署。
- 工具：Terraform、Pulumi、Ansible 等。
- 效益：減少手動錯誤、提高部署一致性、加速部署流程。
- Go 應用：討論如何透過 Go 程式碼生成或管理 IaC 模板，或與 IaC 工具進行整合。

Go 中的資料反序列化：

場景：應用程式經常需要從不同格式的配置檔案（如 JSON, YAML, TOML）中讀取配置數據。
Go 實作：介紹 Go 語言中標準庫（如 encoding/json）和第三方庫（如 gopkg.in/yaml.v3）來反序列化結構化數據到 Go 結構體。

package main

import (
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io/ioutil"
)

type Config struct {
    Database struct {
        Host     string `json:"host"`
        Port     int    `json:"port"`
        Username string `json:"username"`
        Password string `json:"password"` // In real apps, retrieve from secret manager
    } `json:"database"`
    APIKey string `json:"api_key"`
}

func main() {
    data, err := ioutil.ReadFile("config.json")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error reading config file:", err)
        return
    }

    var cfg Config
    err = json.Unmarshal(data, &cfg)
    if err != nil {
        fmt.Println("Error unmarshaling JSON:", err)
        return
    }

    fmt.Printf("Database Host: %s, Port: %d\n", cfg.Database.Host, cfg.Database.Port)
    // Access other config fields
}

錯誤處理：強調在反序列化過程中進行錯誤檢查的重要性，以確保配置數據的完整性和正確性。

整合策略：探討如何將 Secrets 管理、IaC 原則和 Go 的數據處理能力結合起來，構建健壯且安全的系統配置管理解決方案。

🔗 區塊鏈、AI 與邊緣運算：重新定義現代應用程式開發

Source: https://dzone.com/articles/blockchain-ai-and-edge-computing

現代應用程式開發的轉型：AI（人工智慧）、邊緣運算和區塊鏈等尖端技術正在推動應用程式開發的變革，提升效率、功能性、安全層級、擴展性和使用者體驗。
AI 的貢獻：
- 智慧化：為應用程式引入智能，實現數據分析、模式識別、預測和自動化決策。
- 個人化：根據使用者行為和偏好提供客製化體驗。
- 效率提升：優化營運流程、自動化任務，例如自然語言處理（NLP）、電腦視覺、推薦系統。
邊緣運算的貢獻：
- 低延遲：在數據源頭附近處理數據，大幅減少延遲，對即時應用程式至關重要（如自動駕駛、工業 IoT）。
- 頻寬優化：減少傳輸到雲端的數據量，降低頻寬成本和網絡擁塞。
- 隱私與安全：敏感數據可以在本地處理，減少數據外洩風險。
- 離線能力：即使在無網絡連接的情況下也能保持部分功能運行。
區塊鏈的貢獻：
- 數據完整性與防篡改：透過加密雜湊和分佈式帳本確保數據的不可變性和信任。
- 安全性：提供去中心化的安全機制，減少單點故障和惡意攻擊的風險。
- 透明度與可追溯性：所有交易都記錄在區塊鏈上，公開透明且可追溯。
- 去中心化信任：無需第三方中介即可建立信任關係，適用於供應鏈管理、數位身份驗證等場景。
技術的互聯互通：
- 邊緣 AI：AI 模型部署在邊緣設備上，實現即時智能決策和本地數據分析。
- 區塊鏈與 IoT：區塊鏈為 IoT 數據提供安全、防篡改的記錄方式，確保數據的來源和完整性。
- AI 驅動的區塊鏈分析：AI 可用於分析區塊鏈數據，識別模式、預測趨勢或檢測異常。
- 邊緣區塊鏈：將區塊鏈輕量級節點部署在邊緣，用於本地數據的驗證和記錄。
對應用程式開發的影響：
- 新應用範例：催生更安全、更智能、更高效的應用程式，如去中心化金融 (DeFi)、智能合約、工業 IoT 解決方案、智慧城市應用。
- 開發挑戰：要求開發者掌握跨領域知識，並處理不同技術棧的整合複雜性。

🤖 數位孿生重獲新生：AI 終於實現 IoT 的承諾

Source: https://dzone.com/articles/digital-twins-reborn-as-ai-fulfills-iot-promise

數位孿生的概念與早期挑戰：十年前，通用電氣推出了用於飛機引擎的數位孿生技術，其核心思想是為物理資產創建虛擬副本，以進行即時監控、分析和優化。然而，早期 IoT 實踐者發現，從概念到廣泛實施之間的差距比預期大，主要挑戰在於數據整合、模型複雜性、數據處理能力和分析洞察的提取。
AI 賦能數位孿生復興：進入 2025 年，由於人工智慧的進步，數位孿生技術正在經歷復興，成功解決了過去阻礙其發展的挑戰。
AI 如何實現 IoT 承諾：
- 數據處理與分析：AI 演算法能夠高效處理來自 IoT 設備的巨量、多樣化數據，識別複雜模式，並提取有價值的洞察，這是傳統分析方法難以實現的。
- 預測性維護：AI 模型可以分析歷史和即時數據，預測設備故障，從而實現預測性維護，減少停機時間和營運成本。
- 優化與自動化：AI 能夠基於數位孿生的模擬結果，自動優化物理資產的性能、能耗和操作參數。例如，AI 可以為智慧工廠調整生產線配置，或為智慧建築優化 HVAC 系統。
- 情境感知與決策支持：AI 能夠理解數位孿生所代表的物理環境的複雜性，提供情境感知的建議，甚至自動做出決策。
- 模型複雜性管理：過去建立和維護精確的數位孿生模型非常耗時且資源密集，AI 和機器學習可以自動化模型建立、校準和更新的過程。
- 增強現實 (AR) / 虛擬現實 (VR) 整合：AI 驅動的數位孿生結合 AR/VR，為操作人員提供沉浸式介面，直觀地查看虛擬模型的即時數據和預測信息。
應用案例：
- 製造業：優化生產流程、預測設備故障、提高產品質量。
- 智慧城市：管理交通流、優化能源使用、監控基礎設施健康狀況。
- 醫療保健：創建人體器官的數位孿生以模擬治療效果。
- 航空航太：飛機引擎的性能監控和預測性維護。
前景：AI 讓數位孿生從一個引人注目的概念轉變為一個可實施且具備實際價值解決方案，加速了工業 4.0 和智慧化轉型的步伐。

❓ 這是什麼格式？一份跨領域技術檔案格式指南

Source: https://dzone.com/articles/file-formats-guide-for-tech-professionals

目標讀者：針對技術領導者、工程師和跨領域架構師，幫助他們理解和整合不同技術領域中使用的各種檔案格式。
檔案格式的重要性：在現代複雜的技術生態系統中，瞭解不同檔案格式及其特性對於數據交換、系統整合、資料儲存和應用程式開發至關重要。
常見檔案格式分類與範例：
- 文本檔案 (Text Files)：
  - 純文本 (Plain Text): .txt，最基本，通用性最強。
  - 標記語言 (Markup Languages):
    - HTML (.html, .htm): 網頁內容的標準標記語言。
    - XML (.xml): 結構化數據的通用標記語言，廣泛用於數據交換和配置。
    - JSON (.json): 輕量級數據交換格式，易於人類閱讀和機器解析，在 Web API 和配置中常用。
    - YAML (.yaml, .yml): 類似 JSON 但更注重可讀性，常用於配置檔案（如 Kubernetes、Docker Compose）。
    - Markdown (.md, .markdown): 輕量級標記語言，用於快速撰寫格式化的文本。
- 程式碼檔案 (Code Files)：
  - 源代碼 (Source Code): .java, .py, .js, .go, .cpp 等，包含應用程式的原始指令。
  - 配置檔案 (Configuration Files): .ini, .conf, .properties 等，用於儲存應用程式設定。
- 數據檔案 (Data Files)：
  - CSV (.csv): 逗號分隔值，用於表格數據交換。
  - Parquet / ORC (.parquet, .orc): 柱狀儲存格式，在大數據分析中高效。
  - Avro (.avro): 行式儲存，支援 Schema 演進，常用於 Kafka。
  - Protobuf / gRPC (.proto): 語言中立、平台中立的序列化機制，用於結構化數據。
- 壓縮與存檔 (Compression & Archive)：
  - ZIP (.zip), TAR (.tar), GZ (.gz): 用於文件壓縮和打包。
- 圖像檔案 (Image Files)：
  - JPEG/JPG (.jpg, .jpeg), PNG (.png), GIF (.gif), SVG (.svg): 常用於網路和圖形。
  - WebP (.webp): Google 開發的現代圖像格式，提供更小的檔案大小和更好的品質。
- 影音檔案 (Audio/Video Files)：
  - MP3 (.mp3), WAV (.wav), MP4 (.mp4), AVI (.avi): 常見的媒體格式。
- 文件檔案 (Document Files)：
  - PDF (.pdf): 可攜式文件格式。
  - DOCX / XLSX / PPTX (.docx, .xlsx, .pptx): Microsoft Office 文檔格式。
- 資料庫檔案 (Database Files)：
  - .db, .sqlite: SQLite 數據庫檔案。
  - .sql: SQL 腳本檔案。
跨領域整合挑戰：在不同系統或應用程式之間交換數據時，需要確保檔案格式的兼容性，並理解其背後的數據結構、編碼方式和解析方法。
最佳實踐：
- 在設計系統時，應明確定義數據交換的檔案格式。
- 使用標準化工具和庫來處理檔案讀寫和解析。
- 對於跨領域合作，建立共同的檔案格式規範和數據字典。

📝 優化 Docker 容器日誌：可擴展性與效能策略

Source: https://dzone.com/articles/docker-logging-optimization-scalability-performance

日誌在微服務中的重要性：在現代微服務架構中，日誌對於可觀測性、效能監控和事故響應至關重要。然而，傳統的日誌處理方法在規模化部署時會導致延遲和儲存問題。
日誌驅動程式 (Log Drivers)：
- 功能：Log drivers 負責捕獲容器的標準輸出 (stdout/stderr) 並將其路由到本地文件或遠端服務。
- 潛在問題：如果日誌驅動程式無法傳遞日誌（例如遠端目的地不可達），Docker daemon 執行緒可能會阻塞，導致執行緒耗盡。
- 常見選項：
  - json-file：預設驅動程式，將日誌儲存在主機的 JSON 文件中。簡單易用，但在大規模部署中難以集中管理。
  - syslog：將日誌發送到 syslog 伺服器。
  - journald：將日誌發送到 systemd journal。
  - gelf：將日誌發送到 Graylog Extended Log Format (GELF) 端點，適用於 Graylog, Logstash 等。
  - fluentd：將日誌發送到 Fluentd 聚合器，支援多種輸出。
  - awslogs：將日誌發送到 Amazon CloudWatch Logs。
  - splunk：將日誌發送到 Splunk HTTP Event Collector。
優化日誌策略：
- 選擇正確的日誌驅動程式：根據基礎設施、規模和團隊偏好選擇最適合的驅動程式。對於生產環境，應避免使用 json-file 作為唯一的日誌解決方案。
- 集中式日誌聚合：將所有容器的日誌發送到一個中央日誌管理系統（如 ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)、Grafana Loki、Splunk、Datadog 等），實現統一檢索、分析和監控。
- 非同步日誌發送：配置日誌驅動程式以非同步方式發送日誌，防止日誌處理阻塞應用程式。
- 日誌級別與內容控制：
  - 設定合理的日誌級別：在生產環境中避免記錄過於詳細的 DEBUG 或 TRACE 日誌，以減少數據量。
  - 過濾敏感資訊：在日誌發送前過濾掉密碼、API 金鑰等敏感數據。
  - 結構化日誌：使用 JSON 或其他結構化格式記錄日誌，便於機器解析和查詢。
```
{
  "timestamp": "2025-08-27T10:30:00Z",
  "level": "INFO",
  "service": "my-api-service",
  "message": "Request processed successfully",
  "requestId": "abc-123",
  "durationMs": 150
}
```
- 資源限制：為日誌驅動程式設定資源限制，防止其消耗過多 CPU 或記憶體。
- 日誌輪替 (Log Rotation)：為本地儲存的日誌配置輪替策略，防止磁碟空間耗盡。
- 監控日誌管道：實時監控日誌發送和處理的健康狀況，確保日誌數據不丟失。
效益：透過實施這些策略，可以構建一個健壯、可擴展且高效的 Docker 容器日誌基礎設施，提升系統的可觀測性和營運效率。

💾 無縫儲存：為 Windows 共享資料夾使用 SMB 配置 Kubernetes PVC

Source: https://dzone.com/articles/kubernetes-pvc-windows-shared-folders-smb

背景與挑戰：在雲原生時代，高效擴展和管理應用程式至關重要。Kubernetes 透過 Persistent Volume Claims (PVC) 提供強大的儲存管理功能，但將 Kubernetes 與傳統企業儲存方案（如 Windows 共享資料夾透過 SMB 協議）結合時會遇到挑戰。
目標：本文旨在指導如何配置 Kubernetes PVC 以無縫連接 Windows 共享資料夾，從而利用現有基礎設施，同時享受 Kubernetes 的可擴展性和靈活性。
情境範例：
- 企業有一關鍵的 .NET 應用程式，運行在 Windows VM 上，並透過專用服務帳戶驗證到獨立伺服器上的共享資料夾。
- 現在組織決定將此應用程式遷移到運行 .NET 8 的 Linux 容器（在 Kubernetes 上）。
- 挑戰在於如何讓這些 Linux 容器持續訪問原有的 Windows 共享資料夾。
關鍵概念：
- Persistent Volume (PV)：由管理員預先配置或動態佈建的儲存空間，是集群中的抽象儲存資源。
- Persistent Volume Claim (PVC)：使用者對儲存空間的請求，定義了所需的儲存大小和訪問模式。
- SMB (Server Message Block)：Windows 系統用於檔案共享的網路協議。
- SMB CSI 驅動程式 (CSI Driver for SMB)：允許 Kubernetes 使用 CSI (Container Storage Interface) 接口，將 SMB 共享作為 PV 佈建並掛載到容器中。

實作步驟 (總結)：

安裝 SMB CSI 驅動程式：在 Kubernetes 集群中部署 SMB CSI 驅動程式。這通常涉及部署 DaemonSet 和 StatefulSet。

創建儲存類別 (StorageClass)：定義一個 StorageClass，指定使用 SMB CSI 驅動程式，並包含必要的 SMB 共享配置，如伺服器位址、共享名稱等。

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: smb-share-sc
provisioner: smb.csi.k8s.io
parameters:
  source: "//<SMB_SERVER_IP_OR_HOSTNAME>/<SHARE_NAME>"
  # 其他 SMB 相關參數，例如 domain, mountOptions 等
reclaimPolicy: Retain
volumeBindingMode: Immediate

創建 Secret 儲存 SMB 憑證：為了安全起見，將 SMB 共享的用戶名和密碼儲存為 Kubernetes Secret。

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: smb-secret
type: Opaque
stringData:
  username: <SMB_USERNAME>
  password: <SMB_PASSWORD>

創建 Persistent Volume (PV) (或依賴 StorageClass 動態佈建)：如果使用靜態佈建，則手動創建 PV。如果使用動態佈建，則只需創建 PVC。

創建 Persistent Volume Claim (PVC)：根據上面定義的 StorageClass 請求儲存，並引用包含 SMB 憑證的 Secret。

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: my-smb-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany # SMB 通常支援 ReadWriteMany
  storageClassName: smb-share-sc
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
  selector: # 如果是靜態PV，需要selector匹配PV
    matchLabels:
      app: legacy-app

在 Pod 中使用 PVC：在應用程式的 Pod 定義中，將 PVC 掛載為一個卷。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app-pod
spec:
  containers:
    - name: my-app
      image: mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0-alpine
      volumeMounts:
        - name: smb-volume
          mountPath: "/app/data" # 容器內部掛載路徑
  volumes:
    - name: smb-volume
      persistentVolumeClaim:
        claimName: my-smb-pvc

效益：此整合允許雲原生應用程式利用現有的 Windows 儲存基礎設施，減少遷移成本和複雜性，同時享受 Kubernetes 帶來的可擴展性和管理優勢。

📈 使用 DataOps 擴展即時數據系統：原則、實踐和用例

Source: https://dzone.com/articles/real-time-dataops-principles-practices-use-cases

即時決策的重要性：在現代商業環境中，即時決策已從競爭優勢轉變為基本期望。從詐欺檢測到個人化推薦，系統需要毫秒級別處理和響應使用者活動。
傳統數據管道的挑戰：儘管即時數據需求激增，許多工程團隊仍在為脆性的管道、無聲的故障和脆弱的部署而苦惱。
DataOps 概念：DataOps (Data Operations) 是一套敏捷、協作的方法論，旨在改善數據管道的品質、速度和協作，將 DevOps 原則應用於整個數據生命週期。
DataOps 原則：
- 敏捷性與迭代：快速迭代數據產品，持續交付價值。
- 自動化：自動化數據管道的各個階段，從數據攝取到轉換、測試和部署。
- 監控與可觀測性：對數據管道進行端到端監控，及早發現並解決問題。
- 版本控制：對數據程式碼、配置和數據模型進行版本控制。
- 協作與溝通：促進數據科學家、數據工程師、業務分析師和營運團隊之間的協作。
- 數據品質：確保數據的準確性、完整性和一致性。
即時數據系統中的 DataOps 實踐：
- 持續整合/持續部署 (CI/CD)：
  - 將數據轉換邏輯和模型部署為可測試的程式碼。
  - 自動化測試數據管道，包括數據品質測試、單元測試、整合測試。
  - 自動化部署數據服務和模型到生產環境。
- 數據治理與元數據管理：
  - 明確數據所有權、沿襲和定義。
  - 利用元數據管理工具自動追蹤數據流動和變更。
- 數據虛擬化與數據網格：
  - 提供數據的統一視圖，無論其物理儲存位置如何。
  - 將數據視為產品，由領域團隊擁有和維護。
- 錯誤處理與復原：
  - 設計具有彈性的數據管道，能夠從故障中自動恢復。
  - 實施重試機制和死信隊列。
- 可擴展性架構：
  - 利用雲原生服務（如 Kafka、Spark Streaming、Flink、Azure Stream Analytics、AWS Kinesis）構建高吞吐量、低延遲的即時數據管道。
  - 採用微服務架構，將數據處理功能模組化。
用例：
- 金融服務：即時詐欺檢測、風險管理。
- 電子商務：即時個性化推薦、庫存優化。
- 物聯網 (IoT)：設備監控、預測性維護、智慧城市應用。
- 醫療保健：即時患者監控、疾病預警。
結論：將 DataOps 原則應用於即時數據系統，可以顯著提高數據管道的可靠性、效率和響應速度，從而實現真正的即時數據驅動決策。

🔍 如何使用向量嵌入和 OpenAI 建立 AI 驅動的搜尋欄

Source: https://dzone.com/articles/build-ai-search-bar-with-vector-embeddings-openai

傳統關鍵字搜尋的局限性：傳統搜尋依賴關鍵字匹配，當文件使用同義詞或表達不同但相關的概念時，往往無法返回準確或相關的結果。例如搜尋「cost」卻無法找到包含「price」的文件。
AI 搜尋的優勢：AI 驅動的搜尋利用自然語言處理 (NLP) 和向量嵌入 (Vector Embeddings)，能夠理解詞語的「意義」而非僅匹配關鍵字，從而提供更相關的搜尋結果。
核心技術：
- 向量嵌入 (Vector Embeddings)：將文本（單詞、句子、段落或整個文檔）轉換成高維向量空間中的數值表示。這些向量捕獲了文本的語義資訊，語義上相似的文本在向量空間中距離較近。
- OpenAI API：利用 OpenAI 的嵌入模型（如 text-embedding-ada-002）生成文本嵌入。
- 向量資料庫 (Vector Database)：專門儲存和查詢向量嵌入的資料庫，能高效執行向量相似性搜尋（例如 Pinecone, Weaviate, Milvus）。
建立 AI 搜尋欄的步驟：
1. 數據準備與嵌入生成：
  - 收集文本數據：將所有可搜尋的文檔或數據（例如產品描述、FAQ、知識庫文章）收集起來。
  - 分割文本 (Chunking)：將長文檔分割成較小的、有意義的片段，以提高搜尋精度。
  - 生成嵌入：使用 OpenAI 的嵌入 API 將每個文本片段轉換為向量嵌入。
    from openai import OpenAI client = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY") def get_embedding(text, model="text-embedding-ada-002"): text = text.replace("\n", " ") return client.embeddings.create(input=[text], model=model).data[0].embedding document_text = "The price of the premium subscription is $99 per month." embedding = get_embedding(document_text) print(len(embedding)) # 通常是 1536 維
2. 儲存嵌入：將生成的向量嵌入與其對應的原始文本 ID 一起儲存到向量資料庫中。向量資料庫會為這些向量建立索引，以便進行快速相似性搜尋。
3. 搜尋查詢處理：
  - 使用者輸入：當使用者在搜尋欄中輸入查詢時，將其作為原始文本。
  - 查詢嵌入：使用與文檔嵌入相同的 OpenAI 模型將查詢文本轉換為向量嵌入。
    user_query = "How much does it cost?" query_embedding = get_embedding(user_query)
  - 向量相似性搜尋：在向量資料庫中執行相似性搜尋，找到與查詢向量最相似的文檔向量。通常使用餘弦相似度 (cosine similarity) 作為度量標準。
  - 返回結果：根據相似度得分，返回最相關的文檔片段給使用者。
效益：
- 語義理解：搜尋結果更符合使用者的意圖，即使沒有直接關鍵字匹配。
- 提高精確度：減少不相關的搜尋結果。
- 優化使用者體驗：提供更直觀、高效的搜尋體驗。
- 支持自然語言查詢：使用者可以用更自然的語言提問。

🧠 理解 Arm64 上的記憶體頁面大小

Source: https://dzone.com/articles/understanding-memory-page-sizes-on-arm64

Arm64 與 x86 的差異：Arm64 架構與 x86 的一個主要區別是它能夠在 CPU 的記憶體管理單元 (MMU) 中配置記憶體頁面大小，可選擇 4K、16K 或 64K。
記憶體頁面大小介紹：
- 虛擬記憶體：作業系統向應用程式提供一個虛擬記憶體位址空間。
- 頁表 (Page Table)：作業系統使用頁表將物理記憶體頁面映射到虛擬記憶體位址。
- 翻譯後備緩衝區 (TLB - Translation Lookaside Buffer)：CPU 提供 TLB 機制，以確保最近訪問的記憶體頁面可以更快地被識別和讀取，通常使用 L1 或 L2 CPU 快取。
- TLB Miss：當所需頁面的映射不在 TLB 中時，就會發生 TLB Miss。這會導致 CPU 必須查詢頁表，這是一個耗時的操作。
頁面大小的影響：
- 較小的頁面大小 (4K)：
  - 優點：記憶體利用率更高，尤其是在有大量小物件的應用程式中，因為可以更精細地分配記憶體。
  - 缺點：對於處理大型數據集的應用程式，可能導致更多的頁表條目和更高的 TLB Miss 率，因為每個頁面覆蓋的地址範圍較小，需要更多的 TLB 條目來覆蓋相同的總記憶體區域。
- 較大的頁面大小 (16K 或 64K)：
  - 優點：對於處理大型連續數據塊的應用程式（例如科學計算、資料庫、大型快取），可以減少頁表條目數量和 TLB Miss 率，從而提高性能。這通常稱為「大頁面 (huge pages)」。
  - 缺點：可能導致記憶體碎片化和較低的記憶體利用率，因為即使只使用頁面中的一小部分，也必須分配整個大頁面。
如何在 Linux 系統上配置頁面大小：
- 檢查當前頁面大小：getconf PAGE_SIZE。
- 配置大頁面 (Huge Pages)：Linux 核心支援透明大頁 (THP - Transparent Huge Pages) 和顯式大頁 (Explicit Huge Pages)。
  - THP：預設在許多 Linux 發行版中啟用，嘗試自動使用大頁。可通過 /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled 進行控制。
  - 顯式大頁：需要手動配置核心參數 vm.nr_hugepages，並在應用程式中透過 shmget 和 mmap 等系統呼叫明確使用。
```
# 設置 1GB 大的 2MB 頁面 (2MB * 512 = 1GB)
sudo sysctl -w vm.nr_hugepages=512
```
何時使用不同的頁面大小：
- 預設 4K 頁面：對於大多數通用應用程式和工作負載而言，4K 頁面是平衡記憶體利用率和性能的良好選擇。
- 大頁面 (16K/64K)：考慮用於：
  - 高性能計算 (HPC)：處理大型數據集和矩陣運算。
  - 資料庫系統：例如 PostgreSQL, Oracle 等，可以減少 TLB Miss，提高快取效率。
  - 虛擬化環境：Guest OS 運行在更大的頁面上。
  - 特定記憶體密集型應用程式：例如記憶體內數據庫、大型快取服務。
注意事項：更改頁面大小可能需要重新編譯核心或進行系統級配置，並且需要仔細測試，以確保不會引入新的性能問題或記憶體利用率問題。

☁️ Apigee Edge 到 GCP Apigee 遷移：使用 MessageLogging Policy 替換 ExtensionCallout 進行日誌記錄

Source: https://dzone.com/articles/apigee-edge-to-google-cloud-migration-extensioncallout

背景與動機：隨著越來越多的公司將其 API 遷移到雲端，Google Cloud 上的 Apigee 提供了一個可靠的解決方案來管理和保護 API。對於 Apigee Edge (SaaS 平台) 的用戶來說，此次遷移讓他們可以利用 Google Cloud 的雲原生能力來提升可擴展性、性能和安全性。
遷移至 Google Cloud Apigee 的效益：
- 雲原生效益：與 GCP 中託管的應用程式無縫整合，簡化 API 管理。
- 可擴展性與性能：受益於 Google Cloud 基礎設施的擴展性、可靠性和強大性能。
- 安全性功能：與 Google Cloud Armor 整合，增強對威脅和 DDoS 攻擊的保護。
- 與 GCP 服務整合：與 IAM、Logging、Monitoring 等其他 Google Cloud 服務連接。
- 增強功能：Apigee 提供 Apigee Edge 中沒有的各種新功能。
核心遷移挑戰：日誌記錄策略的替換：
- Apigee Edge 的 ExtensionCallout Policy：在 Apigee Edge 中，ExtensionCallout Policy 常用於執行自定義的日誌記錄或與外部系統互動（例如將日誌發送到 Splunk、Elasticsearch 等）。它通常依賴於自定義的 Java 或 JavaScript 程式碼。
- GCP Apigee 的推薦方案：在 GCP Apigee 中，由於雲原生整合和最佳實踐的緣故，建議使用內建的 MessageLogging Policy 結合 Google Cloud Logging 進行日誌記錄，而非 ExtensionCallout。

使用 MessageLogging Policy 進行日誌記錄：

MessageLogging Policy 概述：這是一個專為日誌記錄設計的策略，允許您配置日誌訊息的內容和發送目標。它可以直接與 Google Cloud Logging (以前稱為 Stackdriver Logging) 整合，這是 GCP 的集中式日誌管理服務。
優勢：
- 簡化配置：無需編寫自定義程式碼。
- 深度整合：與 Google Cloud Logging 緊密整合，自動處理身份驗證和日誌傳輸。
- 可擴展性：受益於 Google Cloud Logging 的可擴展性。
- 集中管理：在 Cloud Logging 中集中檢索、分析和監控所有 API 日誌。
- 效能優化：內建策略通常比自定義 ExtensionCallout 執行效率更高。

配置範例 (MessageLogging Policy)：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<MessageLogging async="true" continueOnError="false" enabled="true" name="LogToGoogleCloudLogging">
    <DisplayName>Log To Google Cloud Logging</DisplayName>
    <CloudLogging>
        <LogName>apigee-proxy-logs</LogName> <!-- 您在 Cloud Logging 中定義的日誌名稱 -->
        <ServiceAccount>service-12345@gcp-project-id.iam.gserviceaccount.com</ServiceAccount> <!-- 服務帳戶用於認證 -->
        <PayloadOnly>false</PayloadOnly> <!-- 是否只記錄消息體，建議為 false 以包含更多上下文 -->
        <JsonPayload>
            <Variable name="request.verb"/>
            <Variable name="request.uri"/>
            <Variable name="response.status.code"/>
            <Variable name="flow.id"/>
            <!-- 可以添加更多您想要記錄的流程變數或自定義變數 -->
            <Add key="client_ip" value="{request.header.x-forwarded-for}"/>
            <Add key="custom_message" value="API call completed"/>
        </JsonPayload>
    </CloudLogging>
    <IgnoreUnresolvedVariables>true</IgnoreUnresolvedVariables>
</MessageLogging>

遷移策略：
- 識別現有 ExtensionCallout 用途：分析 Apigee Edge 中所有 ExtensionCallout 策略，確定其是否用於日誌記錄。
- 替換為 MessageLogging：對於用於日誌記錄的 ExtensionCallout，用 MessageLogging 策略及其 Google Cloud Logging 配置替換。
- 測試與驗證：在遷移後徹底測試 API Proxy，確保所有預期的日誌都已成功發送到 Google Cloud Logging。
結論：將日誌記錄從 Apigee Edge 的 ExtensionCallout 遷移到 GCP Apigee 的 MessageLogging Policy 並整合 Google Cloud Logging，是實現更高效、可擴展和雲原生 API 管理的關鍵步驟。

🧪 機器學習中的數據分割：訓練集、驗證集和測試集

Source: https://dzone.com/articles/data-splits-machine-learning-training-validation-test

數據管道的完整性：在機器學習中，數據管道的完整性是基礎。如何分割和利用數據對模型性能的影響，不亞於演算法本身。早期的數據分割決策不僅影響開發，還會影響部署和持續監控。
有效數據分割的重要性：將模型開發與驗證和性能評估分開，確保結果的可重現性和意義。
核心概念：
- 訓練集 (Training Set)：用於訓練機器學習模型，使其從數據中學習模式和關係。模型會根據這個數據集調整其內部參數。
- 驗證集 (Validation Set)：用於在訓練過程中評估模型的性能，並調整模型超參數（例如學習率、正規化強度、層數等）。驗證集幫助防止過擬合，並選擇最佳的模型架構和超參數組合。
- 測試集 (Test Set)：用於最終評估模型的泛化能力，即模型在從未見過的數據上的表現。測試集只能在模型開發和超參數調整完成後使用一次，以提供對模型真實性能的無偏估計。
數據分割的目的：
- 防止過擬合 (Overfitting)：模型在訓練集上表現很好，但在新數據上表現差。驗證集和測試集幫助檢測並緩解過擬合。
- 客觀評估：確保模型性能的評估是公正的，沒有受到訓練數據的影響。
- 超參數調優：使用驗證集找到模型最佳的超參數配置。
基本分割策略：
- 最常見的分割比例是 70% 訓練集、15% 驗證集、15% 測試集，或 80% 訓練集、20% 測試集（當沒有明確的驗證集時）。
- 隨機分割：確保數據隨機分佈，但對於不平衡數據集或時間序列數據可能不適用。
高級分割策略：
- 交叉驗證 (Cross-Validation)：例如 K-Fold Cross-Validation，將訓練數據集分成 K 個子集，輪流將其中一個子集作為驗證集，其餘 K-1 個作為訓練集。這減少了對特定數據分割的依賴，提供了更穩健的估計。
```
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_index, val_index in kf.split(X):
    X_train, X_val = X[train_index], X[val_index]
    y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]
    # 訓練和評估模型
```
- 分層分割 (Stratified Split)：對於分類問題，尤其當類別分佈不平衡時，確保訓練集、驗證集和測試集中各類別的比例與原始數據集相同。
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)
```
- 時間序列分割 (Time Series Split)：對於時間序列數據，確保訓練集總是早於驗證集和測試集，以避免數據洩漏。
- 分組分割 (Group Split)：如果數據中存在組別（例如來自同一客戶的數據），確保同一組的數據只出現在一個分割中。
實用程式碼範例與視覺化：
- 文章會提供使用 scikit-learn 庫進行數據分割的 Python 程式碼，並可能包含視覺化圖表以展示不同分割策略的結果。
生產就緒的 ML 工作流指南：
- 數據洩漏 (Data Leakage)：避免在訓練模型時，無意中使用了來自驗證集或測試集的資訊。
- 數據漂移 (Data Drift)：監控生產環境中數據分佈的變化，可能需要重新訓練模型。
- 自動化數據管道：在 CI/CD 流程中整合數據分割和模型訓練。
結論：理解和實施正確的數據分割策略是構建高性能、可泛化且穩健的機器學習模型的基石。

🧐 邁向可解釋 AI (Part 3)：連結理論與實踐—當解釋 AI 不再是選擇

Source: https://dzone.com/articles/explainable-ai-part-3-applications-challenges

系列回顧：本系列探討了 AI 可解釋性如何幫助建立信任、確保問責制並與現實世界需求對齊，從基礎原則到實際用例。Part II 聚焦於兩大類可解釋 AI 技術，以及 XAI 方法如何打開黑箱。
解釋 AI 不再是選擇：隨著 AI 系統在關鍵領域（如醫療、金融、司法）的應用越來越廣泛，解釋其決策過程的能力已從「可有可無」變為「必須」。這不僅是技術問題，更是法律、倫理和社會層面的要求。
可解釋 AI (XAI) 的應用：
- 決策支持系統：在醫療診斷中，XAI 可以解釋為什麼模型建議某種治療方案，幫助醫生更好地理解和信任診斷結果。
- 金融信貸評估：解釋貸款申請被拒絕的原因，確保公平性並符合監管要求，讓客戶理解和糾正問題。
- 自動駕駛：在出現事故時，XAI 可以分析決策過程，找出導致事故的感測器數據或模型推理缺陷。
- 客戶服務與推薦系統：解釋產品推薦的原因，增強用戶信任和滿意度。
- 法規遵循與合規性：滿足 GDPR、公平住房法等法規中對自動化決策透明度的要求。
- AI 模型開發與除錯：XAI 有助於開發者理解模型行為，識別和修復模型中的偏見、錯誤或不穩定性。
XAI 的挑戰與局限性：
- 複雜性與「解釋的解釋」：高度複雜的模型（如深度學習）很難給出簡單直觀的解釋。有時解釋本身也需要被解釋。
- 忠實性與可理解性之間的權衡：忠實於模型真實行為的解釋可能過於複雜，而簡單易懂的解釋可能不完全忠實。
- 人為解釋的認知偏差：人類在理解和信任解釋時可能存在認知偏差，即使解釋合理也可能被誤解或不信任。
- 對抗性攻擊：XAI 解釋本身可能成為對抗性攻擊的目標，導致模型被誤導。
- 標準化與評估：缺乏標準化的 XAI 評估指標和方法，難以比較不同解釋技術的效果。
- 領域專家知識需求：有效的解釋通常需要領域專家的參與，以驗證解釋的合理性和實用性。
連結理論與實踐的策略：
- 多樣化 XAI 技術：根據不同的模型類型、應用場景和解釋目標，選擇適合的 XAI 方法（例如 LIME, SHAP, 特徵歸因、決策樹提取）。
- 人機協作：將 XAI 整合到工作流程中，讓人類專家與 AI 系統協作，共同做出決策並持續學習。
- 上下文感知的解釋：根據接收解釋的受眾（開發者、業務用戶、監管機構）調整解釋的細節和呈現方式。
- 持續監控與可解釋性維護：在模型部署後，持續監控其行為和解釋，並在模型更新時維護解釋能力。
結論：隨著 AI 系統影響力日益增加，對其決策進行透明、可理解的解釋已成為不可避免的需求。XAI 不僅關乎技術實現，更關乎建立社會信任、確保倫理合規，並推動 AI 技術負責任地發展。

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