
相信大家都有管理 Linux 主機 Process 的經驗,用的工具也是千奇百種,但是肯定對 Python 版本的 Supervisor 並不陌生,這套工具相當好用,可以監控不同的 Process 狀態,也可以自動重啟。而本篇要介紹用 Go 語言寫出來的開源套件『Supervisord』,作者提到為什麼要用 Go 語言開發此工具,原因很簡單,就是透過 Go 語言的跨平台優勢,寫一套程式,可以直接跑在任何平台,管理者就不需要再為了 Python 環境而煩惱。
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相信大家都有管理 Linux 主機 Process 的經驗,用的工具也是千奇百種,但是肯定對 Python 版本的 Supervisor 並不陌生,這套工具相當好用,可以監控不同的 Process 狀態,也可以自動重啟。而本篇要介紹用 Go 語言寫出來的開源套件『Supervisord』,作者提到為什麼要用 Go 語言開發此工具,原因很簡單,就是透過 Go 語言的跨平台優勢,寫一套程式,可以直接跑在任何平台,管理者就不需要再為了 Python 環境而煩惱。
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NSQ 是一套即時分散式處理消息平台,目的在於提供大量的訊息傳遞,團隊可以依據不同的任務來設計分散式架構去消化大量的訊息。而我在最近開發了一套開源項目 golang-queue/queue,這套詳細的資訊會再開另一篇進行討論,簡單來說這個套件可以讓開發者使用在單機的 Producer 及 Consumer 架構,使用的就是 Go 語言的 Goroutine 及 Channel,又或者直接搭配 NSQ, NATs 或 Redis Pub/Sub 第三方的系統取代內建的 Channel 機制。而本篇會講在整合 NSQ 要處理 Graceful Shutdown 所遇到的問題跟解決方式。
[Read More]2022/01/01 更新漲價後的價格


底下文章內是之前的價格,大家參考看看。另外附上買炒飯大碗的圖片:



來介紹竹北華興重劃區這邊的美食之一『鴨肉麵 + 肉絲炒飯』,這間店位於中正西路上面,也是唯一一間賣鴨肉的,週末幾乎都是客滿,現場至少都要等 30 分鐘以上,其中最必要吃的就是鴨肉麵跟肉絲炒飯,炒飯記得點大碗的,沒記錯是 90 元,物價會上漲,要吃就盡快吃,另外也可以點一盤鴨肉,應該是 150 元,可以跟老闆娘說要腿的部位,有帶小朋友的,就這樣點就對了,避免肉太硬,小孩子吃一吃說吞不下去,就浪費了。
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前不久寫過一篇『AI 團隊整合導入 AWS SageMaker 流程』介紹如何用 Go 語言整合 SageMaker API。本篇會介紹在訓練 AI 模型前,如何將 Dataset 準備好並整合 SageMaker,過程中遇到什麼問題跟挑戰。團隊提供 AI 平台讓使用者可以上傳自家的 Dataset 搭配團隊內部預設的 Dataset 進行 AI 模型的訓練,最後將模型提供給使用者下載使用,簡單來說,使用者只需要提供 Dataset 並把 AI 訓練參數設定完畢,就可以拿到最後的模型進行後續的整合開發。底下我們探討使用者上傳 Dataset 的流程。
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自己推行 Drone CI/CD 開源平台已經多年,很多人都會問我說,Drone 真的可以免費使用嗎?用在開源上面,或者是導入進公司內部團隊,這費用該怎麼計算呢?好的,本篇就帶大家了解 Drone 用在開源上或是公司內部團隊上需要注意的地方,官方其實有寫了一整頁 FAQ 非常詳細,底下是我整理幾點給大家知道。
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現在已經是容器 (container) 的時代,團隊之間合作肯定要打包統一的 Docker Image 來解決環境不一致的問題,但是容器的大小決定了部署微服務的時間,本篇來介紹如何打造最小的 Python 容器。如果你需要跨部門合作,Docker 絕對是最棒的工具,讓大家不用為了環境煩惱。底下透過 Flask Application 來介紹如何撰寫 Dockerfile。
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如果團隊未來想把機器學習推廣成一個服務,可以讓開發者帶入不同的參數進行客製化的學習,最終拿到學習過的 Model。或是團隊資源不夠,想要使用大量的 GPU 資源來加速 AI Model Training,這時就是要朝向使用第三方資源像是 AWS SageMaker 來進行整合。而在團隊內會分成機器學習團隊,及後端團隊,前者是專門進行資料分析及 AI Model 演算法及程式碼開發,後者則是專攻全部工作流程,從產生測試資料,前置準備,到 Training Model,及將產生的結果發送給開法者,這整段流程會由後端團隊進行串接。所以當我們要用第三方服務時 AWS SageMaker,對於機器學習團隊來說,要將整個環境打包成容器模式,並且符合 SageMaker 所規定的格式,過程相當複雜,而為了讓開發環境統一,我們使用了容器技術 (Docker Container) 來進行 SageMaker 串接,本篇會教大家如何整合 SageMaker 流程,讓機器學習團隊可以專注於 Model 流程開發,而不需要花時間在整合容器技術並符合 SageMaker 格式。
[Read More]大家應該遇過如果服務還有工作還沒處理完,服務要進行更新,需要等到全部工作處理完成才可以將服務的停止,而當服務收到關閉通知信號時,第一要先停止接受 Job 任務,接著等待 Worker 將手上 Job 處理完畢後,才停止服務,接著更新再上線。而這狀況怎麼透過 docker-compose 來處理停止服務,這就是本篇的重點。文章內會用 Go 語言當教學範例,如何接受 Docker 傳來的 Signal 訊號,接受訊號後該如何處理,及如何設定 docker-compose 的 YAML 檔案確保所有的工作都可以正常執行完畢。
之前已經有寫過幾篇關於 Graceful Shutdown 教學文章,大家有興趣可以先閱讀底下教學連結資訊,而本篇最主要是紀錄在如何用 docker 指令優雅關閉容器服務,尤其是關閉服務前,可以讓原本服務內的工作可以正常做完,才正式關閉。在本文開始前,先將 docker 及 docker-compose 版本資訊貼出來,避免有資訊的落差,畢竟 docker-compose 在不同版本之間有不同的設定方式。
大家接觸 Go 語言肯定對 new 跟 make 不陌生,但是什麼時候要使用 new 什麼時候用 make,也許是很多剛入門的開發者比較不懂,本篇就簡單筆記 new 跟 make 的差異及使用時機。

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?
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