#CI/CD
6 posts tagged "ci/cd"
Part 3 — Kubernetes 完整指南（三）：進階功能與生產環境實踐
深入探討 Kubernetes 進階主題，包含自動擴展、RBAC 權限管理、Network Policy、Helm 套件管理、監控告警、日誌收集、CI/CD 整合與生產環境最佳實踐，打造企業級 K8S 平台。
Part 3 — Docker 完整指南（三）：進階應用與生產實踐
深入探討 Docker 進階主題，包含 Dockerfile 最佳實踐、多階段建立、Docker Compose 編排、網路進階配置、安全性強化、效能優化與生產環境部署策略。
Part 36 — FDE 面試準備指南（三十六）：RKK 實戰——生產級 AI Evaluation Pipeline：從黃金資料集到 CI/CD 品質閘門
以系統設計視角拆解生產級 AI 評估管線：黃金資料集的建立原則、離線評估架構（RAGAS vs Vertex AI Evaluation Service）、CI/CD 品質閘門設計、Safety 作為獨立評估維度，以及線上評估的抽樣策略與 Trade-off
AI System on Native AWS - Part 5 - 生產化 MLOps 與可觀測性
前四篇蓋好了四個 AI 系統,但『能跑』跟『敢上線』之間隔著一整套 MLOps。本篇收束整個系列,講清楚 AWS 原生 AI 系統的生產化:SageMaker 的三種部署策略與藍綠/金絲雀更新、Bedrock 模型呼叫日誌與 CloudWatch/X-Ray 可觀測性、模型漂移偵測、成本治理與 tag 分帳、以及用 CDK Pipelines 做基礎設施 CI/CD。全部用 CDK(CloudFormation)描述,並附一張跨五篇的系統對照總表。
把站台從 3.1GB 砍到 503MB：finance_data 部署效能調校全紀錄
finance_data 是一個由 ~42 個每日分析任務自動產生報告的 MkDocs 站台，膨脹到搜尋索引 195MB、首頁 1MB、單次部署 752MB、CI 跑 15 分鐘。這篇拆解我們用六個改動把它降到搜尋索引 0.86MB、首頁 53KB、部署 387MB、CI 6.5 分鐘的完整過程與設計取捨。
Harness 工程入門指南：AI 時代的基礎設施自動化
深入探討 Harness 在 AI 時代的角色，從基本概念、核心功能到實戰應用，幫助工程團隊建立高效的自動化部署流程，加速 AI 應用的上線速度。