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初探 Pulumi 上傳靜態網站到 AWS S3 (一)
上一篇作者提到了兩套 Infrastructure as Code 工具，分別是 Terraform 跟 Pulumi，大家對於前者可能會是比較熟悉，那本篇用一個實際案例『建立 AWS S3 並上傳靜態網站』來跟大家分享如何從無開始一步一步使用 Pulumi。本教學使用的程式碼都可以在 GitHub 上面瀏覽及下載。教學會拆成七個章節: 建立 Pulumi 新專案 設定 AWS 環境 初始化...
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初探 Pulumi 上傳靜態網站到 AWS S3 (二)
上一篇『初探 Pulumi 上傳靜態網站到 AWS S3 (一)』主要介紹 Pulumi 基本使用方式，而本篇會延續上一篇教學把剩下的章節教完，底下是本篇會涵蓋的章節內容: 設定 Pulumi Stack 環境變數 建立第二個 Pulumi Stack 環境 刪除 Pulumi Stack 環境 讓開發者可以自由新增各種不同環境，像是 Testing 或 Develop...
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搶救 Terraform State 檔案
近期其中一個專案使用 Terraform 來管理 AWS 雲平台，初期預計只有我一個人在使用 Terraform，所以就沒有將 Backend State 放在 AWS S3 進行備份管理，這個粗心大意讓我花了大半時間來搶救 State (.tfstate) 檔案，而搶救過程也是蠻順利的，只是需要花時間用 terraform import 指令將所有的 State 狀態全部轉回來一次，當然不是每個...
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兩台電腦透過 croc 工具來傳送檔案 (簡單, 加密, 快速)
兩台電腦之間該如何傳送檔案，其實方法有超多種的，像是 FTP 或透過 SSH 方式來傳送檔案，但是這些方法步驟都有點複雜，FTP 需要架設 FTP 服務，SSH 要學習 SCP 指令，那有沒有更好的方式從單一電腦點對點傳送檔案到另一台呢？傳送過程需要快速又要安全，本篇介紹一套用 Go 語言寫的工具叫 croc，詳細的介紹可以參考看看作者的 Blog 介紹，此工具有底下功能及優勢。 影片教學...
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即時效能分析工具 Pyroscope
當網站上線後，流量增加或短暫功能故障，都會造成使用者體驗相當不好，而這時該怎麼快速找到效能的瓶頸呢？通常 CPU 衝到 100% 時，有時候也蠻難複製及找出關鍵問題點。本篇會介紹一套工具叫 pyroscope，讓開發者可以快速找到效能瓶頸的程式碼。之前也寫了相關的效能瓶頸文章，可以參考看看『Go 語言用 pprof 找出程式碼效能瓶頸』或『善用 Go...
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為什麼 signal.Notify 要使用 buffered channel
如果不了解什麼是 buffer 或 unbuffer channel 的朋友們，可以參考這篇文章先做初步了解，本文要跟大家介紹為什麼 signal.Notify 要使用 buffered channel 才可以，底下先來看看如何使用 signal.Notify，當我們要做 graceful shutdown 都會使用到這功能，想要正常關閉服務或連線，透過 signal...
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初探 Open Policy Agent 實作 RBAC (Role-based access control) 權限控管
最近公司內部多個專案都需要用到 RBAC (Role-based access control) 權限控管，所以決定來找尋 Go 語言的解決方案及套件，在 Go 語言比較常聽到的就是 Casbin，大家眾所皆知，但是隨著專案變大，系統複雜性更高，希望未來可以打造一套可擴充性的權限機制，故網路上看到一篇 ladon vs casbin 的介紹文章，文章留言有中國開發者對於 Casbin...
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使用 RESTful API 串接 Open Policy Agent
上一篇『初探 Open Policy Agent 實作 RBAC (Role-based access control) 權限控管』介紹了如何透過 Go 語言直接坎入 Open Policy Agent (簡稱 OPA)設定檔，並透過 Go 套件直接查詢使用者權限。由於目前 OPA 只有支援三種模式串接各種不同的 Application，一種是透過 Go...
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MongoDB 效能調校紀錄
最近剛好在實作 Prometheus + Grafana 的時候，對 MongoDB 做了容器 CPU 使用率 (container_cpu_usage_seconds_total) 的監控，Metrics 寫法如下: sum( rate(container_cpu_usage_seconds_total{name!~"(^$|^0_.*)"}[1m])) by (name) 從上面的...
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如何取得上傳進度條 progress bar 相關數據及實作 Graceful Shutdown
由於專案需求，需要開發一套 CLI 工具，讓 User 可以透過 CLI 上傳大檔案來進行 Model Training，請參考上面的流程圖。首先第一步驟會先跟 API Server 驗證使用者，驗證完畢就開始上傳資料到 AWS S3 或其他 Storage 空間，除了上傳過程需要在 CLI 顯示目前進度，另外也需要將目前上傳的進度 (速度, 進度及剩餘時間) 都上傳到 API...
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