Metrics Visualization 教學手冊
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。 ...