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Part 37 — FDE 面試準備指南（三十七）：RKK 實戰——企業 AI 的「連接組織」：Legacy 系統整合、API 橋接與安全邊界設計
以系統設計視角拆解 FDE 最常遇到的現場問題：如何把 ADK Agent 接上 SAP、Oracle DB、Mainframe CSV 等 Legacy 資料孤島；API 橋接層的選型邏輯；安全邊界連接工程（Private Service Connect、VPC-SC、CMEK）；以及每種整合模式對系統效能、穩定性、成本和風險的影響
AI System on Native AWS - Part 10 - 企業 AI 平台工程
系列終章。當一個企業有幾十個團隊、上百個 AI 專案時,讓每個團隊各自接 Bedrock、各自寫 CDK、各自處理合規,是災難。平台團隊要把前九篇的能力打包成『內部產品』:多帳號落地區(Control Tower)、統一的 LLM Gateway(集中路由/限流/快取/日誌/分帳)、Service Catalog 與可重用 CDK Construct 黃金路徑、FinOps 分帳、平台級可觀測性。全部用 CDK(CloudFormation)描述,並以一張橫跨 Part 1–10 的總表收束整個系列。
AI System on Native AWS - Part 9 - 企業 AI 安全、合規與資料治理
當 AI 系統處理的是病歷、金流、個資,而且要通過稽核時,資安與合規不是加分項而是上線的門票。本篇把這個橫跨所有系統的維度單獨講透:用 PrivateLink/VPC endpoint 讓資料永不觸網、KMS 客戶金鑰全程加密、Macie + Comprehend 做 PII 偵測與去識別化、Lake Formation 做資料湖細粒度授權、Organizations SCP 從組織層鎖死可用模型與區域、CloudTrail + Guardrails 做全鏈稽核,全部用 CDK(CloudFormation)描述,對應 HIPAA/GDPR 的實際控制點。
AI System on Native AWS - Part 7 - 基礎模型客製化與模型治理
當通用模型不夠好、或你有大量專有資料想讓模型內化時,就得客製基礎模型。但企業真正的難題不是『怎麼 fine-tune』,而是『如何治理』——訓練資料哪來的、評估過了沒、誰核准上線、出問題能不能回溯。本篇用純 AWS 原生服務打造一條可治理的模型客製管線:RAG/Prompt/Fine-tune/蒸餾的決策框架、資料準備、Bedrock 客製模型與 SageMaker 微調、Model Registry、自動評估關卡、Model Cards 與審批工作流,全部用 CDK(CloudFormation)描述。
AI System on Native AWS - Part 6 - 企業級多租戶 RAG 平台
系列進入企業篇。Part 1 的單租戶 RAG 一上到企業就崩:租戶之間的資料絕不能互看、每個使用者只能看到有權限的文件、成本要能拆到每個租戶頭上、還要能撐住幾百個租戶。本篇用純 AWS 原生服務打造多租戶 RAG 平台:租戶隔離的三種模型(silo/pool/bridge)、以 Verified Permissions(Cedar)做文件級授權、metadata filtering、hybrid search + reranking、語意快取降本、以及每租戶成本歸因,全部用 CDK(CloudFormation)描述。
AWS VPC Complete Guide: Enterprise Networking Patterns & VPC Peering
Comprehensive guide to AWS VPC types, enterprise network design patterns, VPC peering, and Java implementations for production-ready cloud networking.