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沒有最完美架構、只有最適合情境的架構、好的架構是需要不斷迭代
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近期，我在公司內部討論了關於大型語言模型（LLM）的導入問題，焦點在於應該選擇自建AI伺服器還是使用雲端服務。這個問題在生成式AI風氣盛行的今日，顯得尤為重要。企業在選擇語言模型進行微調，或是語言模型搭配使用檢索增強生成（RAG）模式時，面臨AI基礎建設的選擇主要會是考量自建AI伺服器或採用雲端
很朋友都說自己都還沒走在這路上根本就沒開始啊，根本沒感覺到會崩壞，只是感覺前方阻礙有如群山一般很難跨越。確實如此，DevOps這個文化到2024年，已經執行快8年，即使跨過萬重山，但每年又會多出更多的山來阻礙前進的道路。從工程角度來看，不外乎外面的世界變化越來越快，要面對挑戰更多，從人的角度來看之前
最近，因為XX AI 或是 XX Copilot很紅，剛好又需要負責這部分的項目。就來把這三種微軟推出的AI服務來做個整理。不然，這些東西對於一般用戶來說感覺都是相同。但是，其實，他們在有些情境下用法或是功能還是有限制，且有些情境下不一定要買很貴的Copilot授權，也是能做到的服務
Copilo
DevOps這個名詞，這幾年在台灣被討論次數有越來越高的趨勢，也發現想要導入或是開始進行DevOps的企業，也從過去的網路公司的產業、電商產業或是軟體資訊業，慢慢吹向到傳統企業與製造業的資訊部門。
去年我在一些非資訊相關產業的場子上，聽到很多企業主管說想要開始導入或是了解DevOps，再加上去年也
今年兩場關於Cloud的演講，我主要針對使用PaaS服務作為一個議題，會有PaaS應用的議題，主要來自自己觀察企業運用雲端資源模式，也來自於實務經驗，發現採用PaaS服務，可以比使用IaaS服務的費用下降了30~40 %。雲概念越來越普及，但是企業要怎樣用雲的資源幫助企業轉型，或許還在一個模糊的階段
在雲端建立AKS後，運行後有許多Container會被外部服務呼叫使用。但我們知道當我們佈署到AKS，如果要被外面服務呼叫，就要在YAML將Type設定成Loadbalance，一旦這樣設定，就會變成每個Container就會多出一個對外的IP，Container變多了，對外IP就會擴增很快，也不好
當前，DevOps在台灣已經逐漸深入到許多企業，儘管大部分仍處於工具導入階段。然而，企業的轉型並不簡單，特別是對於傳統製造業或硬體產業，轉變變得更加艱困。關鍵挑戰不在技術方面，而是在人的因素上。人的行為是難以完全控制的，這也是為何製造業傾向於降低人員介入，追求自動化或無人工廠。
最近常在思考，軟體開發的品質到底是什麼，我們能承擔的品質出問題的風險有多大？在軟體開發過程，無論你是走Scrum或是DevOps的開發流程，都希望交付出來的軟體品質是好的，因此，每當談軟體開發中的測試種類就包含這些議題
DevOps這個名詞，這幾年在台灣被討論次數有越來越高的趨勢，也發現想要導入或是開始進行DevOps的企業，也從過去的網路公司的產業、電商產業或是軟體資訊業，慢慢吹向到傳統企業與製造業的資訊部門。
我在一些非資訊相關產業的場子上，聽到很多企業主管說想要開始導入或是了解DevOps，再加上去年也剛好
隨著雲端概念越來越普及，Azure 作為一個雲端平台，已逐漸演變成為一個高度複雜的架構。早期的 Azure 概念是讓使用者在雲端上開啟所需的資源並建立相關的服務，同時也不需要自行建構機房等基礎設施，因此具有相當的優勢。但是隨著時間的推移，雲端的應用也越來越廣泛，因此 Azure 也提供了許多指導方式
對阿~不過，我覺得現在大家對雲的認知，有各種解釋 XD
