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OpenTelemetry教學手冊 版本：1.0 最後更新：2026 年 1 月 適用對象：後端工程師、DevOps / SRE、系統架構師 定位：企業級實務導向教學手冊 最後更新: 2026年1月27日 適用於: OpenTelemetry OpenTelemetry 版本：v1.x（2025/2026 最新穩定版） Created by: Eric Cheng 目錄 OpenTelemetry 概述 1.1 OpenTelemetry 是什麼？解決什麼問題？ 1.2 與傳統 APM / Monitoring 工具的差異 1.3 Observability 三大支柱：Traces / Metrics / Logs 1.4 OpenTelemetry 在 CNCF 生態系中的角色 OpenTelemetry 整體系統架構 2.1 架構總覽 2.2 核心元件說明 2.3 Agent-based vs SDK-based 收集模式比較 2.4 與 Prometheus / Grafana / Jaeger / ELK 的整合架構 OpenTelemetry 安裝指南 3.1 本機環境（Local / VM） 3.2 Container / Docker 3.3 Kubernetes OpenTelemetry Collector 設定 ...

Prometheus與Grafana教學手冊 版本：1.0 最後更新：2026 年 1 月 適用對象：資深工程師、DevOps / SRE、系統架構師 定位：企業級實務導向教學手冊 最後更新: 2026年1月27日 適用於: Metrics Visualization Created by: Eric Cheng 目錄 1. 總覽（Overview） 1.1 為何需要 Metrics Visualization 1.2 Prometheus 與 Grafana 在 Observability 中的角色 1.3 與 Logging / Tracing 的差異與整合方式 1.4 適合的使用場景 2. 架構說明（Architecture） 2.1 Prometheus 架構 2.2 Exporter 概念 2.3 Grafana 架構 2.4 Prometheus 與 Grafana 串接流程 2.5 單機 vs HA / Federation 架構 3. 系統安裝（Installation） 3.1 環境準備 3.2 Prometheus 安裝 3.3 Grafana 安裝 3.4 Node Exporter 安裝 3.5 目錄結構說明 3.6 常見安裝錯誤與排除 4. 系統設定（Configuration） 4.1 Prometheus 設定 4.2 Grafana 設定 5. 系統使用（Usage） 5.1 PromQL 基本與進階語法 5.2 常見 Metrics 範例 5.3 Dashboard 設計最佳實務 5.4 實務範例 5.5 與 AI 搭配使用 6. 告警與通知（Alerting） 6.1 Prometheus Alertmanager 架構 6.2 Alert Rule 撰寫範例 6.3 告警分級 6.4 Grafana Alert 與 Prometheus Alert 差異 6.5 與 Teams / Slack 整合 7. 系統維護（Maintenance） 7.1 資料成長與磁碟空間管理 7.2 效能調校建議 7.3 常見問題處理 7.4 備份與還原策略 8. 系統升級（Upgrade） 8.1 Prometheus 升級注意事項 8.2 Grafana 升級注意事項 8.3 升級前檢查清單 8.4 回滾（Rollback）策略 9. 企業實務與最佳實踐（Best Practices） 9.1 指標命名規範 9.2 Label 設計原則 9.3 多環境設計（DEV / SIT / UAT / PROD） 9.4 與 CI/CD、Batch、微服務整合 9.5 銀行與高穩定系統導入建議 10. 附錄（Appendix） 10.1 常用 PromQL Cheat Sheet 10.2 推薦 Exporter 清單 10.3 Dashboard 範本建議 10.4 常見錯誤與 FAQ 11. 檢查清單（Checklist） 11.1 安裝檢查清單 11.2 設定檢查清單 11.3 生產環境檢查清單 11.4 日常維運檢查清單 參考資源 1. 總覽（Overview） 1.1 為何需要 Metrics Visualization 在現代企業系統中，可觀測性（Observability） 是維運的核心能力。Metrics Visualization 提供以下價值： ...

Metrics Visualization 教學手冊 版本：1.0 最後更新：2026 年 1 月 適用對象：資深工程師 / Tech Lead / Architect 最後更新: 2026年1月26日 適用於: Metrics Visualization Created by: Eric Cheng Metrics Visualization 教學手冊（Prometheus + Grafana） 版本：v1.0 最後更新：2026-01-26 適用對象：資深後端工程師、系統架構師、SRE / DevOps 工程師 前置知識：Linux / Container / Kubernetes 概念、RESTful API、微服務架構、基本監控概念 📑 目錄 前言：為什麼你需要這份手冊 1.1 這份手冊的定位 1.2 讀者應具備的心態 Metrics 與 Observability 基礎 2.1 Metrics vs Logs vs Traces：架構視角 2.2 為什麼 Metrics 是「第一層防線」 2.3 RED / USE / Golden Signals 模型 2.4 Metrics 過度蒐集的反模式（Anti-pattern） Prometheus 深入解析 3.1 Prometheus 架構與資料流 3.2 Pull Model 的設計哲學 3.3 Target / Job / Instance 設計原則 3.4 Label 設計 Best Practices 3.5 常見 Exporter 類型 3.6 Recording Rules 與 Alert Rules 設計思維 3.7 PromQL 思考模型 Grafana 視覺化設計 4.1 Dashboard 設計的「故事線」概念 4.2 不同角色的 Dashboard 設計 4.3 指標選擇與視覺化類型對應 4.4 Anti-pattern Dashboard 範例 4.5 Grafana 與 Prometheus 的責任邊界 Metrics 與架構決策 5.1 用 Metrics 驗證架構假設 5.2 Scaling / Bottleneck / Capacity Planning 5.3 SLA / SLO / Error Budget 與 Metrics 5.4 Metrics 如何影響系統設計 AI 輔助 Metrics 分析 6.1 適合交給 AI 分析的 Metrics 類型 6.2 Prompt 設計範例 6.3 AI 在 Metrics 分析的限制與風險 6.4 人與 AI 的責任分工 實戰案例 7.1 案例 1：流量暴增導致服務降級 7.2 案例 2：記憶體洩漏導致週期性重啟 7.3 案例 3：快取穿透導致 DB 過載 檢查清單（Checklist） 8.1 Prometheus 部署檢查清單 8.2 Metrics 設計檢查清單 8.3 Dashboard 設計檢查清單 8.4 告警設計檢查清單 8.5 SLO 設計檢查清單 8.6 AI 輔助使用檢查清單 附錄：常用 PromQL 速查表 參考資源 1. 前言：為什麼你需要這份手冊 1.1 這份手冊的定位 這不是入門手冊。市面上已有太多「如何安裝 Prometheus」、「Grafana 快速上手」的教學。 ...