.NET Core 跨平台 #3, 記憶體管理大考驗 - Windows Container (2016 TP)

以下為依據文章內容所梳理出的 16 個教學型問題解決案例。每個案例均包含問題、根因、解法（含流程或指令）、實測或指標、學習要點與練習與評估。數據與觀察皆以原文所述為準，未提供數據之處以「定性指標」表述。

Case #1: Windows Server 2012 R2 Server Core 記憶體碎片化基線測試與指標設計

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在 Windows Server 2012 R2 Server Core 上驗證 .NET Core 應用於高記憶體壓力與碎片化場景的行為，建立可比較的基線，以利後續跨平台（Windows Container、Linux）對照。因 Server Core 無 GUI，所有動作偏向指令化，並以就地編譯、就地測試取得最接近實務的結果。 技術挑戰：如何在碎片化後仍能重獲大記憶體區塊、並以一致的方式衡量不同平台的可用度。 影響範圍：影響高記憶體負載服務（快取、批次計算、資料處理）穩定性與可擴充性評估。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

記憶體碎片化造成大型連續記憶體區塊難以重新配置。
物理 RAM（1GB）快速耗盡，系統轉向使用 4GB pagefile 虛擬記憶體。
.NET Core（DNX 時期）運行時（dnx.exe）本身的記憶體佔用與 LOH（Large Object Heap）分配行為。 深層原因：
- 架構層面：應用採大物件分配策略，對 OS/CLR 的記憶體管理機制敏感。
- 技術層面：LOH 不壓縮、GC 對碎片化的回收策略有限。
- 流程層面：缺乏一致指標，難以跨平台客觀比較。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以固定步驟進行基準測試（重開機、還原套件、編譯、連續執行兩次取第二次），並自訂「記憶體利用率%」指標（Phase1 可取得量為分母，Phase3 可取得量為分子），將碎片化前後的可用記憶體能力量化，建立可比較基線。

實施步驟：

測試前清潔環境
- 實作細節：重開 VM，避免背景程式干擾。
- 所需資源：Windows Server 2012 R2 Server Core VM。
- 預估時間：10 分鐘。
就地編譯與雙次執行
- 實作細節：在受測機上下載套件、編譯，連續執行兩次取第二次。
- 所需資源：.NET Core（DNX 時期）工具鏈。
- 預估時間：20-30 分鐘。
計算指標
- 實作細節：以 Phase1 作分母、Phase3 作分子計算利用率%。
- 所需資源：腳本或手動計算。
- 預估時間：5 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# Windows Server Core 上的測試批次流程（概念示例）
# 1) 重開機由管理工具或手動進行
# 2) 還原/編譯/執行兩次，第二次結果為準
# 3) 以輸出記錄 Phase1/Phase3 的可用記憶體

# 假設應用會輸出 Phase1/Phase3 數值到 log
.\restore_packages.ps1
.\build.ps1

# 連續執行兩次
.\run_test.ps1 | Tee-Object -FilePath .\run1.log
.\run_test.ps1 | Tee-Object -FilePath .\run2.log

# 計算記憶體利用率 (以 run2.log 為準)
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：在 2012 R2 Server Core 上以 DNX 執行測試並記錄 Phase1/Phase3。實作環境：Windows Server 2012 R2 Server Core，RAM 1GB，pagefile 4GB，.NET Core（DNX）。實測數據：改善前：無統一指標，結果難比較。改善後：Phase1=4416MB，Phase3=2888MB，利用率=65.40%。改善幅度：可比較性從 0 提升至可量化（定性改善）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

記憶體碎片化對大型配置的影響
LOH 與 GC 行為對測試結果的影響
基準測試指標設計的重要性技能要求：必備技能：Windows Server Core 操作、基本 .NET Core 編譯與執行。進階技能：記憶體分析與指標設計。延伸思考：
指標可用於不同平台的對比分析。
LOH/GC 行為在不同版本 CLR 的差異。
可加入更精細的統計（標準差）提升可靠性。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：在 Server Core 上以兩次執行法完成一次測試並算出指標（30 分鐘）。進階練習：加入 log parser 自動化計算 Phase1/Phase3（2 小時）。專案練習：打造完整基準測試框架（重開機、部署、執行、報表）（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能完整跑到並輸出指標。程式碼品質（30%）：腳本結構清晰、可重複執行。效能優化（20%）：降低不必要的背景干擾。創新性（10%）：指標設計/報表呈現具通用性。

Case #2: Windows Server 2016 Nano Container 記憶體碎片化測試與近原生效能觀察

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在 Windows Server 2016（TP4）上首次體驗 Windows Container，於容器中建立 .NET Core 測試環境，量測記憶體碎片化後的可用度，並與 2012 R2 Server Core 作對照。 技術挑戰：Windows 容器與 Host 共用 Kernel，需確保測試流程與度量標準一致且能反映近原生效能。 影響範圍：關係到在 Windows 容器中部署 .NET Core 記憶體密集型服務的可行性與預期表現。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

容器與 Host 共用 Kernel，行為應與原生接近。
體驗版（TP4）可能有互動模式性能未優化的情況。
基底映像需使用 Windows Server Core，自行建立環境。 深層原因：
- 架構層面：容器技術以 OS 層級隔離，不是 VM 完全隔離。
- 技術層面：Windows 容器不可使用 Linux 映像，需自建。
- 流程層面：需維持相同測試步驟避免測量偏差。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：使用 Windows Server Core 作為容器基底，於容器內就地安裝運行時與依賴、就地編譯、並套用相同的雙次執行法與記憶體利用率指標，比對與原生 Server Core 的差異。

實施步驟：

準備容器基底
- 實作細節：取得 Windows Server Core image，啟動互動模式。
- 所需資源：Windows Server 2016（TP4）、Docker for Windows（容器支援）。
- 預估時間：30 分鐘。
建環境與測試
- 實作細節：在容器內安裝 DNX/.NET Core，下載套件、編譯，連續執行兩次。
- 所需資源：PowerShell、套件源。
- 預估時間：30-60 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# 啟動 Windows Server Core 容器（示例命令）
docker pull windowsservercore
docker run -it --name memtest windowsservercore powershell

# 容器內建立測試環境、執行兩次
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：於 Windows 2016 TP4 的容器中完成測試。實作環境：Windows Server 2016（TP4）、Windows Container（Server Core 基底）、.NET Core（DNX）。實測數據：改善前：2012 R2 指標=65.40%。改善後：容器 Phase1=4032MB，Phase3=2696MB，利用率=66.87%。改善幅度：+1.47 個百分點（相較 2012 R2）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Windows 容器與 Host 共用 Kernel 的行為
以容器重現近原生效能的測試方法
指標一致性在跨環境比較中的重要性技能要求：必備技能：Docker on Windows 基本操作、PowerShell。進階技能：容器內部環境建置、自動化流程。延伸思考：
後續版本（非 TP）互動模式效能可能提升。
是否需要為容器設定資源限制以防止過度分配。
指標能否擴展到 GC/LOH 更細緻分析。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：啟動一個 Windows Server Core 容器並成功執行測試（30 分鐘）。進階練習：將測試流程容器化為 Dockerfile + Entrypoint（2 小時）。專案練習：搭建 CI，自動建置容器並產出報表（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：容器內完成雙次測試。程式碼品質（30%）：Dockerfile/腳本清晰。效能優化（20%）：執行時間與資源使用合理。創新性（10%）：報表與比較分析呈現。

Case #3: 避免第一次執行偏差的基準測試流程

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在各受測平台上，首次執行常伴有額外最佳化、JIT 編譯、快取建立等行為，導致數據偏差。需設計流程避免初次執行干擾，確保結果可重現且可比較。 技術挑戰：如何以簡單、穩定的方法排除初次啟動影響。 影響範圍：影響所有平台測試的可信度與決策品質。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

首次 JIT 編譯造成額外 CPU/記憶體活動。
套件首次下載/還原造成 IO 與記憶體影響。
CLR 啟動與暫存建立的額外開銷。 深層原因：
- 架構層面：JIT/快取機制屬設計必然。
- 技術層面：測試工具/指標未排除初始噪音。
- 流程層面：缺少固定基準流程（重開機、雙次執行）。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：固定化測試流程：重開機清場、下載套件與編譯、連續執行兩次取第二次結果，使初次啟動開銷不影響測量。

實施步驟：

標準化測試前置
- 實作細節：重開 OS、清空暫存。
- 所需資源：VM/容器管理權限。
- 預估時間：10 分鐘。
雙次執行法
- 實作細節：連續執行兩次、採第二次。
- 所需資源：批次腳本。
- 預估時間：20 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# 將雙次執行法寫成批次（示意）
.\prepare.ps1   # 還原/編譯
.\run.ps1 | Tee-Object -FilePath .\first.log
.\run.ps1 | Tee-Object -FilePath .\second.log
# 後續僅分析 second.log
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：原文於所有測試平台皆使用相同流程。實作環境：Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016 容器。實測數據：改善前：數據波動，受首次啟動影響（定性）。改善後：以第二次結果為準，波動顯著降低（定性）。改善幅度：定性提升（文章未提供量化）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

JIT/快取帶來的測試偏差
流程標準化提升信度
重開機與清潔環境的重要性技能要求：必備技能：撰寫批次腳本。進階技能：統計方法評估穩定度（平均/標準差）。延伸思考：
可延伸為「N 次執行取中位數」。
可用性能計數器補強觀測。
自動化報表顯示穩定度指標。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：寫一個雙次執行腳本（30 分鐘）。進階練習：納入三次以上並計算中位數與變異（2 小時）。專案練習：建立可參數化的基準測試管線（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：流程能重複執行。程式碼品質（30%）：腳本易讀、可維護。效能優化（20%）：縮短非必要等待。創新性（10%）：加入統計與可視化。

Case #4: Server Core 無 GUI 環境下的記憶體診斷（taskmgr.exe 小技巧）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在 Windows Server Core 無 GUI 的環境中，仍需即時觀察進程記憶體佔用與效能指標，以確認測試與應用行為（例如 dnx.exe 的佔用）。 技術挑戰：缺少常見 GUI 工具的入口，影響排查效率。 影響範圍：影響故障診斷、資源監控與測試佐證。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

Server Core 以輕量化為目標，預設無 GUI。
需要即時觀測但缺乏工具入口。
測試需佐證進程與資源分配狀態。 深層原因：
- 架構層面：Server Core 的設計取捨。
- 技術層面：未熟悉可用替代指令或工具。
- 流程層面：測試流程缺少監控步驟。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：直接在 Command Prompt/PowerShell 呼叫 taskmgr.exe 啟動工作管理員，觀測 dnx.exe 記憶體佔用與物理/虛擬記憶體使用情況，輔以效能分頁分析。

實施步驟：

啟動 Task Manager
- 實作細節：cmd/PowerShell 執行 taskmgr.exe。
- 所需資源：本機系統工具。
- 預估時間：1 分鐘。
觀測重點
- 實作細節：查看進程記憶體、效能分頁的 RAM 使用曲線。
- 所需資源：無。
- 預估時間：10 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

REM 在 Server Core 中開啟工作管理員
taskmgr.exe

REM 搭配其他指令（選用）
typeperf "\Process(dnx)\Working Set - Private" -sc 10
REM Implementation Example（實作範例）

實際案例：觀測到 dnx.exe 約佔用 4548MB；物理 RAM 1GB 中約 800MB 被使用；效能頁顯示啟動時段物理記憶體瞬間被用滿。實作環境：Windows Server 2012 R2 Server Core。實測數據：改善前：無法即時佐證測試期間資源使用（定性）。改善後：取得 dnx.exe 記憶體 4548MB、RAM 800MB/1GB 的觀測值。改善幅度：可觀測性由低提升至高（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Server Core 也可呼叫 GUI 工具
進程與系統層級指標交叉驗證
啟動期資源峰值解析技能要求：必備技能：基本指令操作。進階技能：性能計數器與 log 對照分析。延伸思考：
補充 PerfMon 或 ETW 事件追蹤。
自動化抓取指標與快照。
導出 CSV 以進行長期分析。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：在 Server Core 啟動 Task Manager 並截圖保存（30 分鐘）。進階練習：用 typeperf 取樣 dnx 記憶體並與圖對照（2 小時）。專案練習：建立監控腳本自動採樣與存檔（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能開啟並讀取關鍵指標。程式碼品質（30%）：指令腳本整潔。效能優化（20%）：取樣頻率與負載平衡。創新性（10%）：監控視覺化呈現。

Case #5: Pagefile 對高記憶體壓力測試的影響與設定檢查

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：測試需申請超過物理 RAM 的記憶體以評估碎片化，需確認並利用系統 pagefile 的配置以避免測試失真或失敗。 技術挑戰：在 Server Core 檢查/確認虛擬記憶體設定並解讀測試影響。 影響範圍：影響可申請到的最大記憶體與測試可靠性。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

物理 RAM 僅 1GB，須依賴 pagefile 才能申請到 4GB+。
預設 pagefile 為 4GB。
測試設計需確認 pagefile 是否足以支撐。 深層原因：
- 架構層面：OS 虛擬記憶體管理影響大配置申請。
- 技術層面：忽略 pagefile 可能導致申請失敗。
- 流程層面：測試前置檢查未制度化。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在 Server Core 使用系統工具檢查 pagefile 設定、記錄，並將其納入測試報告，確保可用記憶體在 Phase1 能達 4GB+。

實施步驟：

檢查設定
- 實作細節：使用 WMIC/PowerShell 查詢 pagefile 大小。
- 所需資源：系統工具。
- 預估時間：5 分鐘。
佐證影響
- 實作細節：對照 Phase1 可用量與 pagefile 設定。
- 所需資源：測試輸出。
- 預估時間：10 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# 查詢 Pagefile 設定
wmic pagefile get Name,AllocatedBaseSize,CurrentUsage
Get-WmiObject Win32_PageFileUsage | Select Name, AllocatedBaseSize, CurrentUsage
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：在 1GB RAM、4GB pagefile 下，2012 R2 Phase1 可申請至 4416MB。實作環境：Windows Server 2012 R2。實測數據：改善前：僅 1GB RAM，可能不足以測試。改善後：確認 4GB pagefile，Phase1=4416MB。改善幅度：可申請上限由 ~1GB 提升至 ~4.3GB（約 +330%）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

虛擬記憶體與 pagefile 的角色
Pagefile 對大型配置的影響
配置檢查流程技能要求：必備技能：WMIC/PowerShell 操作。進階技能：將系統設定納入測試報告。延伸思考：
調整 pagefile 對測試行為的影響。
監控 pagefile 使用率避免過度 paging。
在生產環境的最佳實務。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：查詢並截圖 pagefile 設定（30 分鐘）。進階練習：修改 pagefile 大小並觀察 Phase1 變化（2 小時）。專案練習：建立 pagefile 檢查/調整自動化腳本（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能查詢/調整設定。程式碼品質（30%）：腳本健壯。效能優化（20%）：避免過度 paging。創新性（10%）：報表整合與告警。

Case #6: 以 Windows Server Core 影像自建容器環境並布署 .NET Core 測試

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：Windows 容器不能使用 Linux 映像，需從 Windows Server Core 映像起步，自建 .NET Core 測試環境以完成記憶體碎片化測試。 技術挑戰：容器內環境建置與依賴安裝需手動流程，TP4 階段回應速度偏慢。 影響範圍：影響開發/測試可重現性與效率。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

容器共用 Kernel，無法載入 Linux 映像。
官方 Windows 映像內容精簡，需自建。
TP4 容器互動模式速度偏慢。 深層原因：
- 架構層面：容器與 OS Kernel 相依。
- 技術層面：映像內容需要依需求擴充。
- 流程層面：建置步驟未自動化。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 Windows Server Core 映像為基底，在容器中安裝 .NET Core（DNX）與依賴、導入原始碼、就地編譯與測試；優先以非互動腳本方式執行，降低互動延遲影響。

實施步驟：

建立容器
- 實作細節：拉取並啟動 windowsservercore，安裝必要工具。
- 所需資源：Docker、PowerShell。
- 預估時間：30-60 分鐘。
非互動化測試
- 實作細節：用腳本執行 restore/build/run，輸出到 log。
- 所需資源：PowerShell 腳本。
- 預估時間：30 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

docker pull windowsservercore
docker run -d --name memtest windowsservercore powershell -Command "Start-Sleep -Seconds 3600"
docker exec memtest powershell -Command "& C:\setup\restore_build_run.ps1"
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：完成容器內測試且得到 Phase1/Phase3。實作環境：Windows Server 2016（TP4）、Windows Container。實測數據：改善前：手動互動操作慢，流程不一致（定性）。改善後：非互動腳本執行，產出穩定結果（容器利用率=66.87%）。改善幅度：可重現性與效率提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Windows 容器與映像選型
非互動腳本化執行提高穩定性
跨環境一致流程的重要技能要求：必備技能：Docker/PowerShell。進階技能：容器 CI/CD 導入。延伸思考：
建立 Dockerfile 將建置流程固化。
以 Hyper-V 隔離因應安全需求。
針對 TP4 的性能行為做風險控管。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：以 docker exec 非互動執行測試（30 分鐘）。進階練習：撰寫 Dockerfile 完成映像自動建置（2 小時）。專案練習：建立容器化基準測試 pipeline（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：容器內能完整執行。程式碼品質（30%）：Dockerfile/腳本標準化。效能優化（20%）：縮短互動等待時間。創新性（10%）：自動化程度與報表整合。

Case #7: 用 Host 工作管理員驗證容器與 Host 共用 Kernel

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：需確認 Windows 容器進程在 Host 的工作管理員可見，以佐證容器與 Host 共用同一 Kernel、非 VM 完全隔離，並解讀效能差異小的原因。 技術挑戰：如何快速、確定地驗證 Kernel 共用特性。 影響範圍：影響架構選型（容器 vs VM）與安全/效能判斷。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

容器與 Host 共用 Kernel。
進程於 Host 可見。
效能與原生相近。 深層原因：
- 架構層面：容器為 OS 層隔離。
- 技術層面：工作管理員能顯示容器內進程。
- 流程層面：需驗證以建立信任。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：在 Host OS 打開工作管理員，觀察容器內執行的指令與進程，確認容器行為與 Kernel 共用，輔以指標比較解讀效能差異。

實施步驟：

啟動容器並執行程式
- 實作細節：容器內執行測試。
- 所需資源：docker。
- 預估時間：20 分鐘。
Host 端觀測
- 實作細節：開工作管理員，查進程。
- 所需資源：Host OS。
- 預估時間：10 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# Host 端打開工作管理員觀測容器內進程（GUI 操作）
# 也可用 Get-Process 觀測
Get-Process | Where-Object { $_.ProcessName -like "*dnx*" }
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：於 Host 工作管理員看到容器內進程，證實共用 Kernel。實作環境：Windows Server 2016 TP4。實測數據：改善前：對容器與 VM 的差異理解有限（定性）。改善後：確認共用 Kernel、效能近原生（定性）。改善幅度：理解與判斷能力提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

容器/VM 的本質差異
Host 端監控容器進程
效能與隔離的取捨技能要求：必備技能：Windows 監控。進階技能：進程/資源追蹤。延伸思考：
需要內核級隔離時改用 Hyper-V 容器。
進程可見性對安全策略的影響。
監控與告警整合。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：在 Host 端列出容器進程（30 分鐘）。進階練習：加入資源占用監控（2 小時）。專案練習：統一監控 Host 與容器進程（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能觀測到容器進程。程式碼品質（30%）：監控腳本規範。效能優化（20%）：低開銷監控。創新性（10%）：圖表與報告整合。

Case #8: TP4 容器互動模式操作緩慢的替代方案

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：Windows 2016 TP4 容器互動模式下（-it）回應偏慢，影響開發與測試效率。 技術挑戰：在 Preview 階段如何減少互動操作成本。 影響範圍：影響開發者體驗與交付速度。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

TP4 預覽版效能尚未調校完善。
終端機 I/O 在容器環境下有額外延遲。
多次互動造成累積等待。 深層原因：
- 架構層面：預覽版的設計尚在迭代。
- 技術層面：互動式 I/O 管線尚未最佳化。
- 流程層面：過度倚賴互動模式。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：減少互動操作，改用非互動腳本與 docker exec 執行批次指令；一次性建立環境與執行測試，降低終端機往返成本。

實施步驟：

將操作腳本化
- 實作細節：把 restore/build/run 合併為單一腳本。
- 所需資源：PowerShell。
- 預估時間：1 小時。
非互動執行
- 實作細節：用 docker exec 非互動執行、收集 log。
- 所需資源：docker。
- 預估時間：30 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

docker exec memtest powershell -Command "& C:\setup\pipeline.ps1 -NoInteractive"
# pipeline.ps1 內含所有步驟，並輸出 log
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：原文提及 TP4 互動模式偏慢，建議等更接近 release 再評估。實作環境：Windows Server 2016 TP4。實測數據：改善前：互動模式慢，等待時間長（定性）。改善後：改為非互動批次，整體體驗改善（定性）。改善幅度：開發效率提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

預覽版效能特性
批次腳本化的價值
減少互動以提升效率技能要求：必備技能：PowerShell 腳本。進階技能：容器管線設計。延伸思考：
後續版本升級後回頭評估互動模式。
加入重試/容錯機制。
以任務排程器自動觸發。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：將一組互動指令改為腳本（30 分鐘）。進階練習：整合 log 收集、錯誤處理（2 小時）。專案練習：建立容器批次測試系統（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：腳本可替代互動。程式碼品質（30%）：結構與錯誤處理完善。效能優化（20%）：等待時間減少。創新性（10%）：自動化與通知整合。

Case #9: 記憶體利用率% 指標設計與跨平台比較方法

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：需在不同平台（2012 R2、2016 容器）以單一可比較指標衡量碎片化後的記憶體可用度，便於決策與報告。 技術挑戰：指標需簡單、可重複、具代表性。 影響範圍：影響跨平台效能解讀與溝通一致性。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

不同平台的 Phase1/Phase3 絕對值不同。
無統一指標難以比較。
指標需與測試行為緊密對應。 深層原因：
- 架構層面：平台差異導致不同上限。
- 技術層面：分配與回收策略差異。
- 流程層面：報表缺乏標準化。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：定義「記憶體利用率% = Phase3 / Phase1」，在每次測試輸出 Phase1/Phase3 並自動計算，作為跨平台可比的核心指標。

實施步驟：

指標定義與輸出
- 實作細節：程式輸出 Phase1/Phase3；腳本計算比值。
- 所需資源：測試程式、腳本。
- 預估時間：30 分鐘。
報表化
- 實作細節：繪製各平台利用率對比。
- 所需資源：報表工具。
- 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

// C# 計算指標（示例）
long phase1Bytes = ReadMetric("phase1.txt");
long phase3Bytes = ReadMetric("phase3.txt");
double utilization = (double)phase3Bytes / phase1Bytes * 100.0;
// Console.WriteLine($"Utilization: {utilization:F2}%");
// Implementation Example（實作範例）

實際案例：2012 R2=65.40%；2016 容器=66.87%。實作環境：Windows Server 2012 R2、Windows Server 2016 容器。實測數據：改善前：無統一指標。改善後：具可比指標（65.40% vs 66.87%）。改善幅度：指標化程度大幅提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

相對指標設計
指標可比性與穩健性
測試數據流程化技能要求：必備技能：小型工具開發。進階技能：報表/可視化。延伸思考：
加入誤差條與樣本數。
擴展到其他資源（CPU/IO）。
自動生成跨平台摘要。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：撰寫指標計算工具（30 分鐘）。進階練習：生成圖表與報告（2 小時）。專案練習：整合到 CI 報表（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能自動算出指標。程式碼品質（30%）：健壯、可維護。效能優化（20%）：處理多樣本。創新性（10%）：視覺化與洞見。

Case #10: 在受測環境就地編譯與執行，避免跨環境差異

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：為避免跨環境（Host vs 容器、不同 OS）導致的運行時差異與最佳化影響，選擇將原始碼直接放入受測環境，就地編譯、就地執行。 技術挑戰：在不同環境安裝/配置工具鏈並確保相同流程。 影響範圍：影響數據可信度與偏差。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

跨環境編譯可能導致不同 JIT/最佳化。
不同依賴版本可能造成差異。
測試需最大限度地貼近實際。 深層原因：
- 架構層面：環境差異是系統性風險。
- 技術層面：工具鏈版本一致性重要。
- 流程層面：缺乏「就地」策略會引入偏差。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：統一流程：原始碼直接到受測平台，就地下載套件、就地編譯，再執行雙次測試並計算指標。

實施步驟：

工具鏈安裝
- 實作細節：於各環境安裝相同版本的運行時工具。
- 所需資源：套件源。
- 預估時間：30 分鐘。
就地執行
- 實作細節：還原、編譯、執行兩次。
- 所需資源：腳本。
- 預估時間：30 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# 就地還原與編譯（概念示例）
.\restore.ps1
.\build.ps1
.\run.ps1
.\run.ps1
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：原文所有測試皆採就地編譯與就地執行。實作環境：Windows Server 2012 R2、Windows 2016 容器。實測數據：改善前：跨環境編譯可能導致偏差（定性）。改善後：就地執行提升一致性（定性）。改善幅度：可信度提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

就地編譯的價值
工具鏈一致性
測試流程標準化技能要求：必備技能：基本建置腳本。進階技能：版本鎖定與重現。延伸思考：
以容器封裝工具鏈。
建立 reproducible builds。
引入版本快照。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：就地執行一次小型專案（30 分鐘）。進階練習：建立跨環境一致的 build 腳本（2 小時）。專案練習：打造可重現的測試容器（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能就地編譯執行。程式碼品質（30%）：腳本可移植。效能優化（20%）：縮短建置時間。創新性（10%）：版本與依賴管理。

Case #11: 容器與原生差異極小的效能觀察與解讀

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：Windows 容器測試結果顯示記憶體利用率與原生 Server Core 相差不大，需要解讀原因與影響。 技術挑戰：從架構角度分析容器效能接近原生的原因並確認方向正確。 影響範圍：影響「是否採容器」的架構決策。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

容器與 Host 共用 Kernel。
測試流程一致。
容器本身開銷有限。 深層原因：
- 架構層面：OS 層隔離帶來近原生效能。
- 技術層面：TP4 雖預覽，但核心機制已具代表性。
- 流程層面：相同指標設計避免偏差。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：用記憶體利用率（65.40% vs 66.87%）比較，結論為容器效能接近原生，後續以安全/隔離要求決定是否採容器或 Hyper-V 容器。

實施步驟：

數據比較
- 實作細節：以同一指標比較兩平台。
- 所需資源：測試輸出。
- 預估時間：10 分鐘。
架構決策建議
- 實作細節：依隔離需求選容器或 Hyper-V 容器。
- 所需資源：安全需求分析。
- 預估時間：1 小時。

關鍵程式碼/設定：

# 簡單比較報表（示例）
$win2012 = 65.40
$win2016Container = 66.87
"{0} vs {1} (Δ {2} pp)" -f $win2012, $win2016Container, ($win2016Container - $win2012)
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：兩平台利用率差距小。實作環境：同上。實測數據：改善前：不確定容器效能。改善後：容器=66.87%、原生=65.40%，差距 +1.47pp。改善幅度：信心提升（定性與量化皆有）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

容器效能接近原生的原因
指標比較的解讀方法
以需求驅動選型技能要求：必備技能：指標分析。進階技能：架構決策文件撰寫。延伸思考：
加入 CPU/IO 指標更完整。
長期觀察穩定度。
考慮多租戶場景隔離需求。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：產出比較圖表（30 分鐘）。進階練習：撰寫一頁式架構建議（2 小時）。專案練習：建立指標面板（dashboard）（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：完整比較與結論。程式碼品質（30%）：報表清晰。效能優化（20%）：資料處理高效。創新性（10%）：洞見與建議品質。

Case #12: 選用 Server Core 以降低背景資源開銷

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：為提升效能與減少干擾，測試與部署選用 Windows Server Core（無 GUI）以降低背景資源開銷。 技術挑戰：在無 GUI 的前提下仍需便利操作與監控。 影響範圍：影響基準測試純度與生產環境資源使用。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

GUI 會帶來額外資源負擔。
Server Core 輕量更適合測試。
指令化操作可提高效率。 深層原因：
- 架構層面：輕量化平台更貼近服務型工作負載。
- 技術層面：工具需指令化。
- 流程層面：操作與監控流程需調整。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採 Server Core 作對照組，透過指令與小技巧（taskmgr.exe）補齊監控，維持低開銷環境以提昇測試純度。

實施步驟：

部署 Server Core
- 實作細節：安裝最小化環境。
- 所需資源：安裝介質。
- 預估時間：1 小時。
指令化操作
- 實作細節：所有動作用指令完成。
- 所需資源：cmd/PowerShell。
- 預估時間：持續。

關鍵程式碼/設定：

REM 在 Server Core 上的基本操作（示例）
powershell.exe -Command "& {Get-Process | Sort-Object WorkingSet -Descending | Select -First 10}"
taskmgr.exe
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：測試期間 RAM 1GB 中 ~800MB 被使用（含 OS 開銷），環境純度高。實作環境：Windows Server 2012 R2 Server Core。實測數據：改善前：GUI 可能增加背景開銷（定性）。改善後：Server Core 減少干擾（觀測 RAM 使用低）。改善幅度：環境純度提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Server Core 適用場景
指令化與監控技巧
減少環境噪音策略技能要求：必備技能：Windows 指令操作。進階技能：自動化運維。延伸思考：
生產環境是否適用 Server Core。
監控方案需配套。
GUI 與無 GUI 的取捨。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：在 Server Core 完成一次部署（30 分鐘）。進階練習：以指令完成完整測試流程（2 小時）。專案練習：建立最小化部署手冊（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：可在 Server Core 完成操作。程式碼品質（30%）：腳本清晰。效能優化（20%）：資源開銷低。創新性（10%）：操作技巧與經驗。

Case #13: 物理記憶體被用光後改用虛擬記憶體的行為診斷

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：測試顯示啟動期物理記憶體快速被用光，隨後主要使用虛擬記憶體（pagefile），需理解行為並評估對性能的影響。 技術挑戰：如何判讀效能頁面曲線與分配行為。 影響範圍：影響應用在低 RAM 環境的可行性與調優方向。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

啟動期配置峰值大。
RAM 1GB 不足以支撐。
系統切換到 pagefile。 深層原因：
- 架構層面：記憶體密集型設計。
- 技術層面：OS 虛擬記憶體機制。
- 流程層面：啟動期測試需特別觀測。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：使用工作管理員效能頁面與進程監控，記錄啟動期的 RAM 與 pagefile 使用模式，將觀察納入測試報告與調優建議（例如延遲巨量分配）。

實施步驟：

取樣監控
- 實作細節：持續監控 RAM 使用率曲線。
- 所需資源：Task Manager/typeperf。
- 預估時間：30 分鐘。
行為解讀
- 實作細節：將啟動期峰值與分配策略對應。
- 所需資源：測試 log。
- 預估時間：30 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# 監控記憶體使用（示例）
typeperf "\Memory\Available MBytes" -sc 30
typeperf "\Paging File(_Total)\% Usage" -sc 30
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：效能頁顯示啟動期物理記憶體用光，後續以虛擬記憶體為主。實作環境：Windows Server 2012 R2 Server Core。實測數據：改善前：未掌握啟動期行為（定性）。改善後：掌握 RAM/pagefile 轉換行為（定性）。改善幅度：診斷能力提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

啟動期行為特性
RAM 與 pagefile 的動態關係
監控與解讀技巧技能要求：必備技能：性能計數器使用。進階技能：行為分析與建議。延伸思考：
延後大分配、分批分配的可能。
提升 RAM 對性能的影響評估。
加入 GC 計數器更完整。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：用 typeperf 取樣啟動期指標（30 分鐘）。進階練習：生成曲線圖與解讀報告（2 小時）。專案練習：提出啟動期調優方案（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：指標取樣完整。程式碼品質（30%）：腳本可重用。效能優化（20%）：提出可行建議。創新性（10%）：解讀深度。

Case #14: Windows 容器不能用 Linux 映像的因應策略

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：Windows 容器需使用 Windows 映像，不能直接沿用 Linux 映像，需調整建置策略與工具。 技術挑戰：重新建立基底映像與依賴環境。 影響範圍：影響跨平台容器策略與 CI/CD。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

容器共用 Host Kernel。
Kernel 不同導致映像不可互通。
需自建 Windows 映像。 深層原因：
- 架構層面：容器設計與 Kernel 緊密耦合。
- 技術層面：工具鏈/依賴不同。
- 流程層面：建置管線需分支。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採 Windows Server Core 作基底、獨立維護 Windows 容器建置腳本與 CI；避免跨 OS 共享映像，改以跨 OS 共享「流程/指標」。

實施步驟：

建立 Windows 基底
- 實作細節：準備 windowsservercore 映像。
- 所需資源：Docker on Windows。
- 預估時間：30 分鐘。
流程分支
- 實作細節：Windows/Linux 各自建置管線。
- 所需資源：CI 系統。
- 預估時間：2-4 小時。

關鍵程式碼/設定：

# Windows Dockerfile（概念示例）
FROM mcr.microsoft.com/windows/servercore
SHELL ["powershell", "-Command"]
# 安裝 .NET Core/DNX、複製測試程式、設定入口
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：原文於 Windows 容器中自建環境完成測試。實作環境：Windows Server 2016 TP4 容器。實測數據：改善前：試圖用 Linux 映像不可行（定性）。改善後：採 Windows 映像成功建置（定性）。改善幅度：跨平台一致性改為流程層一致（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

Kernel 相依導致映像不可互用
流程層一致性的價值
Windows 容器建置要點技能要求：必備技能：Dockerfile 編寫。進階技能：CI 管線分支設計。延伸思考：
跨 OS 的測試指標統一。
Artifact 管理與版本化。
安全掃描與合規檢查。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：撰寫最小 Windows Dockerfile（30 分鐘）。進階練習：完成 Windows 容器建置與執行測試（2 小時）。專案練習：打造跨 OS 的容器 CI（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：映像可用且能測試。程式碼品質（30%）：Dockerfile 清晰。效能優化（20%）：建置時間合理。創新性（10%）：管線設計。

Case #15: 需要核心級隔離時採用 Hyper-V Container

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：在多租戶或安全要求高的情境，需要 Kernel 層級的隔離；Windows 2016 提供 Hyper-V Container，可在 VM 中承載容器，兼顧隔離與容器優勢。 技術挑戰：理解何時採用 Hyper-V 隔離，以及基本啟用方式。 影響範圍：影響安全合規與資源隔離策略。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

一般容器共用 Kernel，隔離有限。
安全/合規需更強隔離。
Windows 提供 Hyper-V Container 作替代。 深層原因：
- 架構層面：VM 級隔離可滿足高安全。
- 技術層面：Hyper-V 作為隔離層。
- 流程層面：依需求決定隔離等級。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：當隔離要求提升時，以 Hyper-V Container 啟動工作負載；評估效能與隔離的權衡，僅在必要時使用。

實施步驟：

啟用 Hyper-V 隔離
- 實作細節：以 –isolation=hyperv 啟動容器（視版本支援）。
- 所需資源：Windows Server 2016、Hyper-V。
- 預估時間：30 分鐘。
風險/效能評估
- 實作細節：對比一般容器的性能與隔離。
- 所需資源：測試與報告。
- 預估時間：2-4 小時。

關鍵程式碼/設定：

# 啟動 Hyper-V 隔離容器（版本支援時）
docker run -it --isolation=hyperv windowsservercore powershell
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：原文引用概念並留待後續研究。實作環境：Windows Server 2016。實測數據：改善前：一般容器隔離不足（對高安全場景）。改善後：Hyper-V 容器提供 Kernel 級隔離（定性）。改善幅度：隔離能力顯著提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

容器隔離等級
Hyper-V 容器原理
何時需要更強隔離技能要求：必備技能：Docker/Hyper-V 基本操作。進階技能：安全評估與合規。延伸思考：
性能開銷的可接受範圍。
與 VM/裸機的比較。
自動化啟用與策略化管理。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：以 Hyper-V 隔離啟動容器（30 分鐘）。進階練習：量測與一般容器的性能差異（2 小時）。專案練習：撰寫隔離選型準則文件（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：能啟動與運行。程式碼品質（30%）：腳本與設定清晰。效能優化（20%）：性能測試完整。創新性（10%）：選型指南與洞見。

Case #16: 測試自動化：重開機→下載套件→編譯→連續執行兩次

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：為確保各平台測試一致性，需將重開機、下載套件、編譯、雙次執行的流程自動化，降低人為誤差與時間成本。 技術挑戰：跨平台批次流程設計與容器/VM 的差異處理。 影響範圍：影響測試效率與資料品質。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

手動流程容易出錯。
多平台操作繁瑣。
測試一致性難保證。 深層原因：
- 架構層面：需有自動化管線支撐。
- 技術層面：腳本與工具鏈整合。
- 流程層面：標準化不足。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 PowerShell/Bash 建立跨平台自動化流程，封裝重開機、套件還原、編譯與雙次執行，並產出標準化報表。

實施步驟：

腳本化流程
- 實作細節：模組化每一步驟。
- 所需資源：PowerShell/Bash。
- 預估時間：2-4 小時。
報表與驗證
- 實作細節：收集 log、計算指標、生成報表。
- 所需資源：報表工具。
- 預估時間：2 小時。

關鍵程式碼/設定：

# 簡易自動化（示例）
.\reboot.ps1
Start-Sleep -Seconds 60
.\restore.ps1
.\build.ps1
.\run.ps1 | Tee-Object run1.log
.\run.ps1 | Tee-Object run2.log
.\compute_metrics.ps1 run2.log > report.txt
# Implementation Example（實作範例）

實際案例：原文流程標準化為四步驟並採用第二次結果。實作環境：Windows 2012 R2、Windows 2016 容器。實測數據：改善前：手動流程易偏差（定性）。改善後：自動化流程提升一致性與效率（定性）。改善幅度：效率與品質提升（定性）。

Learning Points（學習要點）核心知識點：

自動化帶來的一致性
報表與指標整合
跨平台腳本設計技能要求：必備技能：PowerShell。進階技能：CI/CD 整合。延伸思考：
觸發器與排程。
錯誤復原與告警。
擴展到多指標測試。

Practice Exercise（練習題）基礎練習：寫一個兩次執行的自動化腳本（30 分鐘）。進階練習：加入報表生成（2 小時）。專案練習：打造完整測試管線（8 小時）。

Assessment Criteria（評估標準）功能完整性（40%）：流程全自動完成。程式碼品質（30%）：模組化、可維護。效能優化（20%）：縮短無效等待。創新性（10%）：報表與告警整合。

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案例分類

按難度分類
- 入門級（適合初學者）：Case 3, 4, 5, 7, 8, 9, 12, 13
- 中級（需要一定基礎）：Case 1, 2, 6, 10, 11, 14, 16
- 高級（需要深厚經驗）：Case 15
按技術領域分類
- 架構設計類：Case 11, 14, 15
- 效能優化類：Case 1, 2, 3, 5, 9, 12, 13
- 整合開發類：Case 6, 10, 16
- 除錯診斷類：Case 4, 7, 8, 13
- 安全防護類：Case 15
按學習目標分類
- 概念理解型：Case 7, 11, 14, 15
- 技能練習型：Case 3, 4, 5, 6, 8, 10, 16
- 問題解決型：Case 1, 2, 9, 12, 13
- 創新應用型：Case 11, 15, 16

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案例關聯圖（學習路徑建議）

先學案例：Case 3（基準測試流程）、Case 4（監控技巧）、Case 5（pagefile 與記憶體基礎）、Case 9（指標設計）。這些為後續所有測試與分析的基礎。
依賴關係：
- Case 1/2 依賴 Case 3、5、9（需要流程、設定與指標）。
- Case 6 依賴 Case 14（映像選型）與 Case 10（就地編譯流程）。
- Case 7 依賴 Case 6（需要容器環境）。
- Case 11 依賴 Case 1/2/9（數據比較）。
- Case 15 可由 Case 11 延伸（隔離等級決策）。
- Case 16 貫穿所有案例（自動化可整合各步）。
完整學習路徑建議： 1) Case 3 → 4 → 5 → 9（打基礎：流程、監控、設定、指標） 2) Case 10 → 12（環境與操作策略） 3) Case 1 → 2 → 6 → 7（在原生與容器中完成測試並驗證架構） 4) Case 11（比較與解讀效能差異） 5) Case 8（優化容器操作體驗） 6) Case 14（跨 OS 容器策略） 7) Case 15（高隔離需求的解法） 8) Case 13（行為診斷）＋ Case 16（自動化整合）完成後具備跨平台記憶體測試與容器架構選型的完整能力。

.NET Core 跨平台 #3, 記憶體管理大考驗 - Windows Container (2016 TP)

Case #1: Windows Server 2012 R2 Server Core 記憶體碎片化基線測試與指標設計

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #2: Windows Server 2016 Nano Container 記憶體碎片化測試與近原生效能觀察

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #3: 避免第一次執行偏差的基準測試流程

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #4: Server Core 無 GUI 環境下的記憶體診斷（taskmgr.exe 小技巧）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #5: Pagefile 對高記憶體壓力測試的影響與設定檢查

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #6: 以 Windows Server Core 影像自建容器環境並布署 .NET Core 測試

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #7: 用 Host 工作管理員驗證容器與 Host 共用 Kernel

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #8: TP4 容器互動模式操作緩慢的替代方案

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #9: 記憶體利用率% 指標設計與跨平台比較方法

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #10: 在受測環境就地編譯與執行，避免跨環境差異

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #11: 容器與原生差異極小的效能觀察與解讀

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #12: 選用 Server Core 以降低背景資源開銷

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #13: 物理記憶體被用光後改用虛擬記憶體的行為診斷

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #14: Windows 容器不能用 Linux 映像的因應策略

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #15: 需要核心級隔離時採用 Hyper-V Container

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #16: 測試自動化：重開機→下載套件→編譯→連續執行兩次

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

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