今天（2025年5月5日），我們再次目睹了全台金融系統的集體脆弱：多家銀行網路銀行與 App 因為新台幣急升、用戶瘋狂換匯，導致系統癱瘓、用戶無法登入。這不是第一次，也不會是最後一次。
作為工程師，我們必須開始思考：如何打造一個「反脆弱」（Antifragile）系統，在壓力下不僅能倖存，還能變得更強。
什麼是反脆弱系統？
Nassim Taleb 在《反脆弱》一書中指出：
「脆弱的系統在壓力下崩潰，強壯的系統能撐住，而反脆弱的系統會在壓力下成長。」
而我們今天看到的網銀系統，仍處於「脆弱 → 強壯」的防禦思維。本文提出 5 層技術架構與設計面建議，幫助台灣金融系統邁向真正的反脆弱。
一、技術架構層：從 Monolith 到分散與彈性
微服務架構＋事件導向
- 將換匯、轉帳、查詢等服務切分為獨立微服務，避免高流量操作阻塞整體系統。
- 以 EDA（Event-Driven Architecture） 為基礎，搭配 Kafka / NATS 等訊息中介，實現非同步處理。
[API Gateway]
│
[Command Bus] → [Exchange Service] → Kafka → [Settlement Worker]
│
↳ Redis Cache for FX Quotes
彈性擴展與容錯設計
- GCP/AWS 上設定 auto-scaling group 與 multi-zone 負載均衡。
- 引入 Circuit Breaker（Hystrix 或 Resilience4J） 保護關鍵資源，避免雪崩效應。
二、資料一致性策略：從強一致到延遲一致
延遲一致性（Eventual Consistency）
高頻匯兌交易不適合直接進行 ACID 操作。使用 SAGA 模式，結合分散式佇列與狀態回補邏輯（Compensation Handler）。
Query Write 分離（CQRS）
讓用戶操作立即產生「可見回應」，而實際寫入與處理交由後端 worker 處理，提升回應速度。
三、行為導向壓力分流：用戶不是一體適用
根據行為進行動態分流
- 對於查詢為主的用戶，回傳 Redis 或 Edge Cache 資料。
- 對於換匯操作，用 WAF 實作動態 rate limit 機制（例如：單用戶每 3 分鐘限一次操作）。
- 使用灰色策略，想盡辦法留住用戶，而不是讓用戶一直 reload 或是反覆啟動 App
離線模式備援
- 高峰期間開啟「只讀模式」，阻止所有換匯、跨行功能。
- 提供報價推播、行情通知等非互動式服務，降低 API 負載。
四、DevOps與災難備援：活用雲資源與彈性架構
Traffic Shadowing 測試策略
- 將生產環境流量 clone 到 staging，模擬擁塞負載預測。
- 可利用 Istio / Linkerd 進行 traffic mirroring。
多雲與冷備援部署
- 雲端間設定 GCP ⇆ Azure 雙向熱備，利用 Cloud DNS 動態轉向。
- 將換匯/帳戶查詢服務設為低耦合模組，於災難模式下直接切換。
混合雲架構（Hybrid Cloud）：用錢買自由，用設計省錢
台灣多數銀行為了資安與法規要求，仍大量部署在地端機房（on-premise），但在高併發流量（如今日換匯事件）來襲時，缺乏彈性擴容能力。混合雲設計能達成以下三大目標：
成本彈性剖析（以 GCP/AWS 為例）
- 日常部署成本（base load）：集中在地端或 Reserved Instance → 成本低。
- 高峰流量啟動（surge compute）：使用 Spot / Preemptible VM → 成本可低至一般 VM 的 30%。
- 配合 CDN 或 API Gateway（如 Cloud Run / Lambda）可大幅減少內部呼叫流量，降低傳輸費用。
🔧 技術實踐建議
- 使用 Anthos（GCP） 或 AWS Outposts 整合管理地端與雲端資源。
- 實作 Kubernetes Federation（KubeFed） 或 Terraform-based 多雲調度模組。
- 整合 GitOps 流程，讓 infra as code 成為部署一致性與審計基礎。
小結：混合雲不只是「備胎」，而是反脆弱設計的主力
混合雲能讓我們在「成本 ≠ 韌性」的框架下，取得雙贏。
五、Erlang 架構思想：為金融系統量身打造的反脆弱典範
若我們從根本探討「如何設計一個天生反脆弱的系統」，Erlang 與 Elixir 架構思想幾乎完美契合金融系統需求：
核心挑戰Erlang 架構特性高併發Actor Model + Process 輕量獨立執行容錯恢復Supervisor Tree 自動重啟與隔離錯誤高可用Let it crash 哲學 + 熱升級（Hot Swap）分散式服務原生支援節點通訊、分布式部署
對金融應用的啟示
- 每一筆交易可獨立為一個 actor（Process），天生並行，互不干擾。
- Crash 不是問題，只要你有 supervisor，可以瞬間復原。
- 清算系統與客戶前端狀態同步可用 OTP（Open Telecom Platform）設計方式強化穩定性。
國際應用實例
- Klarna：用 Erlang 處理數百萬筆交易與風控模型
- Goldman Sachs：用 Elixir 快速建模高頻交易後台
- WhatsApp：每秒千萬級訊息穩定處理，與金融處理邏輯高度相似
Erlang 實作建議（不直接用 BEAM VM 時）
- Golang + NATS：模擬輕量 Process 與非同步訊息通訊
- Rust + Tokio：實現 actor 式隔離與非同步保證
- Node.js + RabbitMQ：搭配 cluster 模式模擬 supervisor tree
這些設計方法讓我們即使不用 Erlang 語言本身，也能以「Erlang 精神」建立反脆弱的交易與帳務系統。
六、制度與監管對接：打造平台級共享基礎設施
金融雲（FinTech Cloud）平台
- 由金管會主導建立「公有雲備援資源池」，供中小銀行擴容。
- 共享 Kafka Cluster、監控中心與攻擊緩解資源。
系統性壓力監控 API
- 所有銀行需設置
/system_statusAPI，公開系統壓力（CPU、佇列長度、回應時間），政府機關可即時掌握風險。
結論
反脆弱不是一次性的專案，而是一種設計哲學、一種技術文化，我們不該只是把服務修好，而是打造「愈打愈強」的系統。
金融是國安問題，工程架構則是這場國安戰爭的防火牆。
若您對本文有共鳴，也歡迎討論：
- 您的金融平台是否具備非同步與彈性設計？
- 您是否有建構 traffic shadowing 或 cold standby 的經驗？
- 您認為台灣是否該建立公共金融雲平台？
