Ansible 與 AWS：雲端自動化基礎設施
探討雲端自動化的完美結合 在現代 IT 環境中，基礎設施自動化已從選項變成必需。隨著雲端運算的普及，手動管理資源不僅耗時與容易出錯，更難以擴充套件和重現。這兩個挑戰的解決方案恰好體現在兩個強大工具的結合上：Amazon Web Services (AWS) 提供了彈性與可擴充套件的雲端資源，而 Ansible 則提供了簡單與功能強大的自動化能力。
嗨，我是玄貓！技術愛好者與開發者。
熱衷於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的學習心得。透過部落格記錄技術成長，同時幫助更多人學習新技能。
金融交易系統中的執行緒與 Rust Async/Await 平行處理對比
探討在金融交易系統中使用系統執行緒和 Rust Async/Await 的效能差異，並分析低延遲交易比對系統的最佳實作方案。透過實際案例說明何時該選擇系統執行緒而非非同步處理方式。
深入剖析 Kubernetes 的容器網路介面（CNI）
本文探討 Kubernetes CNI 的運作原理、各類別網路外掛的比較，以及如何選擇最適合的網路解決方案，協助開發者開發可靠的容器網路架構。
Linux 伺服器安全強化：從零開始建立安全防線
本文是「Linux 伺服器安全強化：從零開始建立安全防線」的一部分，內容涉及建構堅固的Linux安全環境：從選購到強化的完整 安全性在現代伺服器管理中已成為不可忽視的核心環節。無論是個人專案還是企業應用，一個未經安全加固的Linux伺服器都如同在網路世界中敞開大門。在多年的伺服器管理經驗中，玄貓發現許多安全事故其實源於基礎防護措施的缺失。這篇將帶你從零開始， …
kubectl 精要：使用 Helm 來定義、安裝和管理
Helm 透過使用 Helm charts 來定義、安裝和管理 Kubernetes 應用程式，這些 charts 是預先設定好的 Kubernetes 資源檔案。
kubectl 精要：使用殼層別名簡化命令
本文介紹如何透過設定殼層別名簡化 kubectl 命令，提高 Kubernetes 操作效率。從基本的命令別名到實用的排錯別名，幫助開發者和維運人員更輕鬆地管理 Kubernetes 叢集與容器工作負載。
告別Kubernetes：15小時完成Nomad遷移實戰分享
本文分享了一個10人小型技術團隊從Kubernetes遷移到Nomad的實戰經驗。透過這次轉換，團隊不僅解決了原有的穩定性問題，更大幅簡化了基礎架構管理的複雜度，讓維運工作更加輕鬆高效。
Kubernetes 資源管理：如何設定 Requests 與 Limits
探討 Kubernetes 資源管理的核心概念,從實務角度分析如何正確設定 Requests 和 Limits,確保系統穩定性與資源使用效率。本文將幫助您掌握容器資源設定的關鍵技巧。
macOS惡意程式開發:注入與植入殼層技術解析
深入解析macOS系統中的程式碼注入技術與殼層程式碼植入方法，包含DYLD_INSERT_LIBRARIES的運作機制、注入技術的實作細節，以及系統防護機制的分析。本文從資安研究角度探討這些技術，協助開發者瞭解相關威脅。
Kubernetes 中的有狀態應用：不再是難以駕馭的野獸
本文探討在Kubernetes中執行有狀態應用程式的實戰經驗，特別聚焦於資料函式庫的容器化管理。從有狀態集合與Deployment的差異，到持久儲存的實作方式，以及如何實作資料函式庫即服務(DBaaS)的自動化生命週期管理。
如何找出並清理資料函式庫TB的孤立檔案？
探討如何解決PostgreSQL資料函式庫孤立檔案問題，分享玄貓針對pg_orphaned工具的改良經驗，提供更有效率的檔案清理方案，特別適合處理大規模資料函式庫。
Nginx 自定義模組：擴充套件你的伺服器能力
本文探討如何開發 Nginx 自定義模組，從基礎的 Hello World 範例到進階設定處理，幫助開發者擴充套件 Nginx 的功能，實作客製化請求處理、路由最佳化與內容過濾等進階應用。
2024年DevOps技術趨勢：掌握浪潮迎向未來
深入剖析2024年DevOps領域的關鍵技術趨勢，從Gartner技術成熟度曲線出發，探討平台工程、AI驅動的自動化(AIOps)與安全性持續整合(DevSecOps)等核心演進方向，為技術團隊提供戰略性的發展指引。
CPython中的Tuple探秘：從記憶體到效能最佳化
探討 CPython 中元組（Tuple）的底層實作細節，從記憶體管理、效能最佳化到內部結構，揭開這個常用但鮮為人知的 Python 資料結構的神秘面紗。
Python 工程師的秘密武器：檢索與重排序技術的綜合優勢
本章探討如何結合大語言模型與向量資料函式庫造智慧型Python應用。從基礎原理到實際實作，全面解析AI密集型應用的開發流程、最佳實踐和效能最佳化技巧，幫助開發者快速掌握GenAI應用開發的核心技術。
Python 工程師的秘密武器：MongoDB Atlas 向量搜尋的實作
本章探討如何結合大語言模型與向量資料函式庫造智慧型Python應用。從基礎原理到實際實作，全面解析AI密集型應用的開發流程、最佳實踐和效能最佳化技巧，幫助開發者快速掌握GenAI應用開發的核心技術。
Python 工程師的秘密武器：即時資料處理與向量嵌入
本章探討如何結合大語言模型與向量資料函式庫造智慧型Python應用。從基礎原理到實際實作，全面解析AI密集型應用的開發流程、最佳實踐和效能最佳化技巧，幫助開發者快速掌握GenAI應用開發的核心技術。
Python 工程師的秘密武器：LLM與向量資料函式庫
本章探討如何結合大語言模型與向量資料函式庫造智慧型Python應用。從基礎原理到實際實作，全面解析AI密集型應用的開發流程、最佳實踐和效能最佳化技巧，幫助開發者快速掌握GenAI應用開發的核心技術。
輕量級 CDN：透過 pyinfra 與 Chimera Linux 讓火箭加速
本文分享如何運用 pyinfra 自動化工具與 Chimera Linux 建置輕量級 CDN，透過全球分散式佈署將網站回應時間從 807ms 降至 189ms，同時兼顧成本效益的實戰經驗。
提升 RAG 系統效能：LangChain 實作
本文探討如何使用 LangChain 最佳化 RAG 系統效能，涵蓋多查詢重寫、混合檢索、自我查詢檢索與父檔案檢索等多種策略，並提供實作範例與效能評估，助您開發高效能 RAG 應用。
揭秘 Kubernetes RBAC：提升、繫結與模仿許可權的風險與防禦
探討 Kubernetes RBAC 中鮮為人知的提升（Escalate）、繫結（Bind）和模仿（Impersonate）許可權，瞭解其潛在風險，並提供防禦策略，確保 Kubernetes 叢集的安全。
Prometheus監控實戰整合
本文探討 Prometheus 監控體系，涵蓋 Grafana 整合、服務發現機制、Alertmanager 設定及警示規則定義。從設定 Grafana 資料源與儀錶板開始，逐步講解如何透過 Prometheus 的服務發現功能自動偵測目標，並示範如何使用根據檔案、DNS 和原生服務探索等不同方法。最後，文章也闡述了 Alertmanager 的組態與警示規 …
GPU 運算叢集：K8s GPU管理與最佳化
探討在Kubernetes環境中設定與管理GPU資源的最佳實踐，包含NVIDIA與AMD GPU的佈署策略、自動化設定工具的應用，以及效能最佳化建議。從實戰經驗出發，為讀者提供完整的GPU運算叢集建置。
Linux 掛載繫結的原理、應用與操作
深入解析 Linux 中的掛載繫結（Bind Mount）機制，從基本概念到進階應用，幫助讀者掌握這個強大的系統管理工具。本文詳細說明其運作原理、使用情境與實戰技巧。
機器學習叢集分析-從理論基礎到Python實作
探討機器學習中的叢集分析技術，從基礎理論到實際Python實作。本文詳細介紹常見叢集演算法的運作原理，並提供完整的實作，幫助讀者掌握這項重要的無監督學習技術。
深入剖析Python應用程式的Docker最佳實踐
本文探討Docker建構的最佳實踐，以Python應用程式為例，詳細說明如何實作可重現、高效能、安全與易於測試的容器化流程。從建構過程最佳化到測試隔離，提供完整的實務。
Python 實作堆積積疊及混合模型的機器學習
探討機器學習中的堆積積疊學習（Stacking）和混合模型（Blending）技術，從原理剖析到Python實作，幫助開發者掌握這兩種強大的整合學習方法，提升模型預測效能。
容器協調的關鍵概念：安全性不可忽視
本文探討容器協調的核心概念與功能，包括宣告式設定、資源排程、服務發現與健康監控等。從單一容器管理到複雜多容器工作負載，探討Docker Swarm等協調工具如何實作自動化佈署與維護。
在 Kubernetes 中開發外部資源監控運算元
探討如何使用 kubebuilder 框架開發 Kubernetes Operator，實作對叢集外部 HTTP 服務的監控。本文著重於實務經驗分享，從架構設計到實作細節，完整解析 Operator 開發流程。