自己的 Blog 從 2006 年開始撰寫各類技術性文章，用的都是 Wordpress 系統，這是當時最盛行的 Blog 開源專案，想想當年第一個學習的語言是 PHP，這個選擇也陪伴了我 15 年以上，而是什麼原因讓我想從 Wordpress 轉換到 Hugo 呢？

由於專案需求，需要開發一套 CLI 工具，讓 User 可以透過 CLI 上傳大檔案來進行 Model Training，請參考上面的流程圖。首先第一步驟會先跟 API Server 驗證使用者，驗證完畢就開始上傳資料到 AWS S3 或其他 Storage 空間，除了上傳過程需要在 CLI 顯示目前進度，另外也需要將目前上傳的進度 (速度, 進度及剩餘時間) 都上傳到 API Server，最後在 Web UI 介面透過 GraphQL Subscription 讓使用者可以即時看到上傳進度數據。

而 CLI 上傳進度部分，我們選用了一套開源套件 cheggaaa/pb，相信有在寫 Go 語言都並不會陌生。而此套件雖然可以幫助在 Terminal 顯示進度條，但是有些接口是沒有提供的，像是即時速度，上傳進度及剩餘時間。本篇教大家如何實作這些數據，及分享過程會遇到相關問題。

最近剛好在實作 Prometheus + Grafana 的時候，對 MongoDB 做了容器 CPU 使用率 (container_cpu_usage_seconds_total) 的監控，Metrics 寫法如下:

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sum(
    rate(container_cpu_usage_seconds_total{name!~"(^$|^0_.*)"}[1m]))
by (name)

從上面的 Metrics 可以拉長時間來看，會發現專案的 MongoDB 非常不穩定，起起伏伏，這時候就需要來看看資料庫到底哪邊慢，以及看看哪個語法造成 CPU 飆高？

接著為了看 MongoDB 的 Log 紀錄，把 Grafana 推出的 Loki，也導入專案系統，將容器所有的 Log 都導向 Loki，底下可以看看 docker-compose 將 Log 輸出到 loki

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    logging:
      driver: loki
      options:
        loki-url: "http://xxxxxxx/loki/api/v1/push"
        loki-retries: "5"
        loki-batch-size: "400"
        loki-external-labels: "environment=production,project=mongo"

先看看結論，做法其實很簡單，找出相對應 Slow Query，把相關的欄位加上 Index，就可以解決了

上一篇『初探 Open Policy Agent 實作 RBAC (Role-based access control) 權限控管』介紹了如何透過 Go 語言直接嵌入 Open Policy Agent (簡稱 OPA)設定檔，並透過 Go 套件直接查詢使用者權限。由於目前 OPA 只有支援三種模式串接各種不同的 Application，一種是透過 Go 語言直接整合，詳細請看上一篇教學，另一種是透過 RESTful API，也就是本篇的教學，最後一種是透過 WebAssembly 讓其他 application 可以直接讀取。之後有機會再來寫 WebAssembly 教學。而本篇將帶您了解如何透過 RESTful API 方式來完成 RBAC 權限控管，其實我比較期待支援 gRPC 模式，但是看到這篇 issue 提到，OPA 現在已經支援 Plugin 模式，大家想擴充的，可以自行處理。

最近公司內部多個專案都需要用到 RBAC (Role-based access control) 權限控管，所以決定來找尋 Go 語言的解決方案及套件，在 Go 語言比較常聽到的就是 Casbin，大家眾所皆知，但是隨著專案變大，系統複雜性更高，希望未來可以打造一套可擴充性的權限機制，故網路上看到一篇 ladon vs casbin 的介紹文章，文章留言有中國開發者對於 Casbin 的一些看法，以及最後他推薦另一套 CNCF 的專案叫 Open Policy Agent 來實作權限控管機制。本篇直接來針對 Open Policy Agent 簡稱 (OPA) 來做介紹，並且用 Go 語言來驗證 RBAC 權限。底下是文章內其他開發者用過 Casbin 的感想

1.使用覺得ladon的質量更好，支持類ACL和RBAC的權限系統，跟亞馬遜AWS的IAM非常契合 2.casbin那些庫的質量真的是無力吐槽，都沒有經常測試的東西就往github發，UI也到處bug，全都是畢業生寫的一樣，試用便知 3.casbin這個項目不讓提問題，提問題就給你關閉，作者很涉別人提問題 4.這些確實是本人的經歷，大家慎重選擇吧

最後的推薦

強烈推薦CNCF今年畢業的策略引擎OPA（維護團隊主要是Google，微軟，Styra等），可以實現ABAC，RBAC，PBAC等各種權限模型，目前我們已經在生產環境中使用。 也是基於OPA實現的。

本篇所使用的範例程式碼請從這邊下載或觀看。

如果不了解什麼是 buffer 或 unbuffer channel 的朋友們，可以參考這篇文章先做初步了解，本文要跟大家介紹為什麼 signal.Notify 要使用 buffered channel 才可以，底下先來看看如何使用 signal.Notify，當我們要做 graceful shutdown 都會使用到這功能，想要正常關閉服務或連線，透過 signal 可以偵測訊號來源，執行後續相關工作 (關閉 DB 連線，檢查 Job 是否結束 … 等)。

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package main

import (
    "fmt"
    "os"
    "os/signal"
)

func main() {
    // Set up channel on which to send signal notifications.
    // We must use a buffered channel or risk missing the signal
    // if we're not ready to receive when the signal is sent.
    c := make(chan os.Signal, 1)
    signal.Notify(c, os.Interrupt)

    // Block until a signal is received.
    s := <-c
    fmt.Println("Got signal:", s)
}

上面例子可以很清楚看到說明，假如沒有使用 buffered channel 的話，你有一定的風險會沒抓到 Signal。那為什麼會有這段說明呢？底下用其他例子來看看。

當網站上線後，流量增加或短暫功能故障，都會造成使用者體驗相當不好，而這時該怎麼快速找到效能的瓶頸呢？通常 CPU 衝到 100% 時，有時候也蠻難複製及找出關鍵問題點。本篇會介紹一套工具叫 pyroscope，讓開發者可以快速找到效能瓶頸的程式碼。之前也寫了相關的效能瓶頸文章，可以參考看看『Go 語言用 pprof 找出程式碼效能瓶頸』或『善用 Go 語言效能測試工具來提升執行效率』，上述兩篇都是針對 Go 語言的效能分析文章，而 pyroscope 目前可以支援在 Python, Ruby 或 Go 的環境。底下筆者會針對 Go 環境做介紹。

兩台電腦之間該如何傳送檔案，其實方法有超多種的，像是 FTP 或透過 SSH 方式來傳送檔案，但是這些方法步驟都有點複雜，FTP 需要架設 FTP 服務，SSH 要學習 SCP 指令，那有沒有更好的方式從單一電腦點對點傳送檔案到另一台呢？傳送過程需要快速又要安全，本篇介紹一套用 Go 語言寫的工具叫 croc，詳細的介紹可以參考看看作者的 Blog 介紹，此工具有底下功能及優勢。

近期其中一個專案使用 Terraform 來管理 AWS 雲平台，初期預計只有我一個人在使用 Terraform，所以就沒有將 Backend State 放在 AWS S3 進行備份管理，這個粗心大意讓我花了大半時間來搶救 State (.tfstate) 檔案，而搶救過程也是蠻順利的，只是需要花時間用 terraform import 指令將所有的 State 狀態全部轉回來一次，當然不是每個 Resource 都可以正常運作，還是需要搭配一些修正才能全部轉換。

結論: 請使用 terraform import 指令，這是最終解法。

上一篇『初探 Pulumi 上傳靜態網站到 AWS S3 (一)』主要介紹 Pulumi 基本使用方式，而本篇會延續上一篇教學把剩下的章節教完，底下是本篇會涵蓋的章節內容:

1. 設定 Pulumi Stack 環境變數
2. 建立第二個 Pulumi Stack 環境
3. 刪除 Pulumi Stack 環境

讓開發者可以自由新增各種不同環境，像是 Testing 或 Develop 環境，以及該如何動態帶入不同環境的變數內容，最後可以透過單一指令將全部資源刪除。