以下內容依據原文逐段抽取並結構化，彙整為 18 個可教可練的實戰解決方案案例。每一案均包含問題、根因、方案、步驟、範例、學習要點與評估建議，供教學、專案演練與能力評估使用。

Case #1: 快速佈建多個 Docker Host（Azure 節點自動化）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：團隊需在短時間內建立多台具 Docker Engine 的 Linux 主機，支撐多服務或 HA 部署。主機可能分佈於 Azure、公有雲或自有機房，手動建立 VM、安裝與設定 Docker 導致交付延誤。
技術挑戰：跨雲與跨環境的一致化佈建、標準化 VM 規格與磁碟、避免人為誤差、維持 5–10 分鐘內完成節點準備。
影響範圍：專案交期、擴容速度、後續服務部署與運維複雜度。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 手動建立 VM 與安裝 Docker 步驟繁瑣，易出錯。
2. 各雲供應商介面與 API 不一致，造成腳本難以泛用。
3. 缺乏集中式節點生命週期管理（建立、銷毀、替換）。
深層原因：
- 架構層面：缺少統一的節點管理層來抽象化 Provider 差異。
- 技術層面：僅依賴單機 docker 指令與手動流程，無 IaC 化。
- 流程層面：節點佈建未納入標準作業流程與審核。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採用 Docker Cloud Nodes 直接在 Azure 自動建立節點。透過事前與 Azure 完成認證（管理憑證 + 訂閱 ID），於 Docker Cloud 選定區域、機型與磁碟容量後發起建立，5–10 分鐘內可得可用節點，後續 Stacks/Services 直接指派部署。
實施步驟：
1. 建立 Azure 認證連結
  - 實作細節：於 Docker Cloud 下載管理憑證，至 Azure 舊版 Portal 上傳「管理憑證」，回填 Subscription ID。
  - 所需資源：Docker Cloud 帳號、Azure 訂閱。
  - 預估時間：5–10 分鐘。
2. 建立 Nodes
  - 實作細節：Docker Cloud > Nodes > Launch node，選 Microsoft Azure、區域、VM 規格（如 Basic A1）、Disk 大小（如 60GB），提交後等待。
  - 所需資源：Azure 訂閱配額與區域可用度。
  - 預估時間：5–10 分鐘。
3. 驗證節點可用
  - 實作細節：觀察 Docker Cloud 節點狀態與 Azure Portal 的 VM/雲端服務是否建立成功。
  - 所需資源：Azure Portal 存取權。
  - 預估時間：3–5 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

// 無需程式碼，重點在 Docker Cloud 介面與 Azure Portal 設定。
// 可補充：建立完成後以 SSH 驗證 docker 版本與 daemon 狀態。

實際案例：文中於 Azure 建立 Basic A1 VM + 60GB HDD，節點在 5–10 分鐘內可用。
實作環境：Docker Cloud（Tutum 前身）、Azure（Classic/傳統 VM）。
實測數據：
- 改善前：手動建 VM + 裝 Docker + 開防火牆（數十步，易出錯）。
- 改善後：5–10 分鐘完成節點自動化建立。
- 改善幅度：建立時間與風險大幅下降（質性改善）。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：
- Nodes 概念與跨雲抽象。
- Azure 認證（管理憑證）串接流程。
- 規格化 VM 與磁碟設定的重要性。
技能要求：
- 必備技能：雲端 VM 基本知識、Docker 基本操作。
- 進階技能：IaC 與多雲供應商 API/配額規劃。
延伸思考：
- 方案可擴展至 AWS/自有機房節點管理。
- 風險：憑證外洩、資源誤開造成費用。
- 優化：以標籤/命名規則管理資源生命週期。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：在測試訂閱建立 1 個 Azure Node，並以 SSH 驗證 docker 版本。
進階練習：建立位於兩個不同區域的 2 個節點，測試可用性。
專案練習：撰寫節點建立與銷毀 SOP，含費用檢查清單與回收流程。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：節點建立成功且可部署容器。
程式碼品質（30%）：N/A（著重設定流程紀錄與可重複性）。
效能優化（20%）：建立時間控制在 10 分鐘內。
創新性（10%）：多雲節點策略與命名規則設計。

Case #2: 導入既有 Linux 伺服器至 Docker Cloud 的衝突與處置

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：已有 Ubuntu + Docker VM，想直接納入 Docker Cloud 管理，避免重建資源。
技術挑戰：Docker Cloud Agent 會自帶 CS 版本 Docker Engine，與既有 Docker 衝突；且需自行設防火牆與 Agent 安裝。
影響範圍：服務中斷風險、導入時間拉長、節點一致性。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 既有 VM 上已有 Docker Engine，Agent 安裝會停用/移除原引擎。
2. 防火牆與通訊埠未按需求放行，Agent 無法回報。
3. 環境差異（OS 版本、套件）造成 Agent 安裝不穩。
深層原因：
- 架構層面：缺乏標準化節點映像檔與基線。
- 技術層面：Agent 與既有引擎版本/配置不相容。
- 流程層面：缺少導入前檢核與回滾計畫。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：優先使用 Docker Cloud 直接建立新節點。若必須導入既有主機，先卸載舊引擎、設定防火牆、再乾淨安裝 Agent，驗證後再遷移工作負載。
實施步驟：
1. 風險評估與備援
  - 實作細節：備份資料卷與 Compose 檔，評估可容忍維護窗。
  - 所需資源：備份空間、維運窗口。
  - 預估時間：30–60 分鐘。
2. 清理既有 Docker
  - 實作細節：停用容器、移除舊 Docker Engine 套件。
  - 所需資源：SSH 權限、套件管理工具。
  - 預估時間：15–30 分鐘。
3. 安裝 Docker Cloud Agent 並放行防火牆
  - 實作細節：依官方腳本安裝，開放必要通訊（Outbound 至 Docker Cloud）。
  - 所需資源：網路與防火牆規則調整權限。
  - 預估時間：15–30 分鐘。
關鍵程式碼/設定： ```bash
停用容器並移除既有 Docker（範例，以 Debian/Ubuntu 為例）

sudo systemctl stop docker || true sudo apt-get remove -y docker docker-engine docker.io || true

UFW 放行常見必要通訊（示意）

sudo ufw allow 22/tcp sudo ufw allow 2375/tcp sudo ufw allow 2376/tcp sudo ufw reload

安裝 Docker Cloud Agent（依官方文件版本為準，示意）

curl -Ls https://get.cloud.docker.com/agent.sh | sudo bash

- 實際案例：作者嘗試導入既有 VM，遇到 Agent/Engine 衝突，最終建議改由 Docker Cloud 建立新節點。
- 實作環境：Ubuntu（Azure 預建映像）、Docker Cloud Agent。
- 實測數據：
  - 改善前：導入既有主機流程繁瑣、風險高。
  - 改善後：改用 Docker Cloud 建節點，流程簡化且一致。
  - 改善幅度：導入時間與風險顯著降低（質性）。

Learning Points（學習要點）
- 核心知識點：Agent 與 Engine 相容性、節點基線管理。
- 技能要求：Linux 套件管理、防火牆設定、服務切換。
- 延伸思考：以 Golden Image/模板保證一致；導入自建機房需 NAT/防火牆策略。

Practice Exercise（練習題）
- 基礎練習：模擬在 VM 上移除舊 Engine 並安裝 Agent（測試環境）。
- 進階練習：撰寫導入檢核清單與回滾流程。
- 專案練習：設計既有主機轉換為受管節點的「無痛切換」方案。

Assessment Criteria（評估標準）
- 功能完整性（40%）：節點成功受管。
- 程式碼品質（30%）：腳本有防呆與日誌。
- 效能優化（20%）：切換時間控制在維護窗內。
- 創新性（10%）：導入零停機策略設計。


## Case #3: Docker Cloud 與 Azure 的認證打通（管理憑證 + 訂閱 ID）

### Problem Statement（問題陳述）
- 業務場景：需要讓 Docker Cloud 代表團隊在 Azure 建立 VM/Disk 等資源，以自動化節點建立與服務部署。
- 技術挑戰：無法在 Azure 進行代操作，節點建立卡關。
- 影響範圍：所有後續自動化流程（Nodes/Stacks/Services）無法啟動。
- 複雜度評級：低

### Root Cause Analysis（根因分析）
- 直接原因：
  1. 未建立 Docker Cloud 與 Azure 的信任關係。
  2. 未上傳管理憑證至 Azure 舊版 Portal。
  3. 未在 Docker Cloud 回填 Subscription ID。
- 深層原因：
  - 架構層面：需使用 Azure Classic（ASM）管理憑證模式。
  - 技術層面：認證材料與 Portal 位置不清楚。
  - 流程層面：未制定雲端憑證管理流程。

### Solution Design（解決方案設計）
- 解決策略：依流程在 Docker Cloud 下載管理憑證，於 Azure 舊版 Portal 上傳至「管理憑證」，回填 Subscription ID。完成後由 Docker Cloud 代為建立 Azure 資源。

- 實施步驟：
  1. 下載並上傳管理憑證
     - 實作細節：Docker Cloud > Azure > Add credentials > 下載 .cer；Azure 舊版 Portal > 設定 > 管理憑證 > 上傳。
     - 所需資源：Docker Cloud 帳號、Azure 舊版 Portal 存取。
     - 預估時間：5 分鐘。
  2. 回填 Subscription ID 並測試
     - 實作細節：將訂閱 ID 貼回 Docker Cloud 視窗，驗證看到綠色勾勾成功。
     - 所需資源：Azure 訂閱資訊。
     - 預估時間：2 分鐘。

- 關鍵程式碼/設定：
```text
// 主要透過 Portal 操作。
// 補充：在 Azure 入口網站「訂閱」頁可查 Subscription ID；或以 CLI 檢視（ARM）：
az account show --query "{name:name, id:id}"

實際案例：文中完成上傳後看到綠色勾勾，隨後得以自動建立 VM。
實作環境：Docker Cloud、Azure Classic（管理憑證）。
實測數據：
- 改善前：Docker Cloud 無法下達建立資源操作。
- 改善後：成功建立節點與 VM。
- 改善幅度：流程開通（關鍵路徑打通）。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：Azure Classic 管理憑證、訂閱 ID、第三方代操作。
技能要求：Portal 導航與權限設定。
延伸思考：現代化可改用 Service Principal；憑證輪替與最小權限。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：於沙箱訂閱完成憑證上傳與驗證。
進階練習：撰寫憑證管理標準作業規範（建立、輪替、撤銷）。
專案練習：將認證步驟整合入佈署管線（含審核）。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：完成 Docker Cloud–Azure 認證。
程式碼品質（30%）：N/A（著重文件與腳本化取值）。
效能優化（20%）：流程完成時間 < 10 分鐘。
創新性（10%）：權限最小化與稽核設計。

Case #4: 自動化資源建立的費用治理與風險控管

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：Docker Cloud 代表使用者在 Azure 建立 VM/Disk 等，若缺乏監控與預算控管，可能產生非預期費用。
技術挑戰：資源快速增長、跨團隊操作透明度不足、成本預測困難。
影響範圍：雲費用、預算控管、財務風險。
複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 自動化建立資源未同步審核。
2. 缺少成本監控與預算警示。
3. 資源未命名與標籤化，難以歸因。
深層原因：
- 架構層面：缺成本/標籤治理設計。
- 技術層面：未啟用費用 API/報表與警示。
- 流程層面：未納入費用檢查與回收 SOP。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：建立「操作即檢查」機制，於 Azure 入口網站即時檢視新增資源；啟用預算與警示；為資源加上命名規範與標籤，建立週期性回收流程。
實施步驟：
1. 操作即時檢查
  - 實作細節：每次透過 Docker Cloud 建立節點/服務後，立刻回到 Azure Portal 檢視新增的 VM/Disk。
  - 所需資源：Azure Portal。
  - 預估時間：5 分鐘。
2. 設定預算與警示
  - 實作細節：Azure Cost Management + Billing 設預算與警示門檻。
  - 所需資源：訂閱擁有者權限。
  - 預估時間：15 分鐘。
3. 命名與標籤規範
  - 實作細節：以專案/環境（prod/stage/dev）/擁有者標籤標記。
  - 所需資源：治理標準。
  - 預估時間：30 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# 列出傳統（Classic）或 ARM 資源輔助檢查（ARM 示意）
az vm list -o table
az disk list -o table
az resource list --tag project=myblog -o table

實際案例：作者提醒「後續操作都可能產生 Azure 費用，務必回到 Azure 檢視」。
實作環境：Docker Cloud + Azure。
實測數據：N/A（質性），建立費用治理流程後，非預期資源留存風險下降。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：雲費用治理、標籤策略、預算警示。
技能要求：Azure 成本管理、資源盤點。
延伸思考：自動化每日盤點報表、資源到期回收策略。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：為新建 VM 加上標籤並在 Portal 檢視。
進階練習：設定預算與超標警示（Email/Teams）。
專案練習：建立月度成本稽核 SOP 與報表。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：預算與警示生效。
程式碼品質（30%）：成本盤點腳本可重用。
效能優化（20%）：盤點腳本執行時間/覆蓋度。
創新性（10%）：自動回收機制設計。

Case #5: 以 Docker Compose/Stack 一鍵部署 WordPress（Web + DB）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：需快速在既有節點上部署 WordPress 與 MySQL，手動建立與連結容器耗時。
技術挑戰：多容器組合、連線設定、開放對外端口、重啟策略。
影響範圍：上線時間、維運一致性、可移植性。
複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 單機 docker 指令難以描述多容器拓撲。
2. 連結/環境變數/端口配置缺乏中心化描述。
3. 缺乏重啟與故障復原策略。
深層原因：
- 架構層面：未以宣告式方式描述服務組合。
- 技術層面：未引入 Compose/Stack。
- 流程層面：缺少版本化 Stackfile 與審核。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 Stackfile（Compose YAML）宣告 Web 與 DB；使用公有 Image；設定環境變數與端口映射；在 Docker Cloud 以「Save and Deploy」自動建置服務。
實施步驟：
1. 撰寫 Stackfile
  - 實作細節：定義 mysql 與 wordpress 容器、鏈結、重啟策略。
  - 所需資源：Docker Hub 公開映像。
  - 預估時間：10–15 分鐘。
2. 於 Docker Cloud 建立 Stack
  - 實作細節：Stacks > Create > 貼上 YAML > Save and Deploy。
  - 所需資源：可用節點。
  - 預估時間：3–5 分鐘（拉取映像視網速）。
關鍵程式碼/設定： ```yaml
Stackfile（Compose v1 語法，對應文中）

db: image: mysql:latest environment:
- MYSQL_ROOT_PASSWORD=YES # 範例：請於實務改為安全強密碼 restart: always

web: image: amontaigu/wordpress:latest links: - db:mysql ports: - “80:80” restart: always

- 實際案例：作者 Save and Deploy 後，3–5 分鐘內兩個服務轉為 Running。
- 實作環境：Docker Cloud、Azure Node。
- 實測數據：
  - 改善前：手動建立/連結容器耗時且易誤。
  - 改善後：3–5 分鐘完成部署，立即可見 WP 初始化畫面。
  - 改善幅度：部署效率大幅提升（質性）。

Learning Points（學習要點）
- 核心知識點：Compose 基本語法、links、ports、restart。
- 技能要求：Compose/Stack 基礎、Docker Hub 搜尋/選型。
- 延伸思考：改用 networks/depends_on、環境密碼安全管理、健康檢查。

Practice Exercise（練習題）
- 基礎練習：改寫 Stackfile 為固定版號映像。
- 進階練習：加入健康檢查與環境變數管理（.env）。
- 專案練習：將 Stackfile 納入版本控制與審核流程。

Assessment Criteria（評估標準）
- 功能完整性（40%）：WordPress 成功對外提供服務。
- 程式碼品質（30%）：YAML 結構清晰、參數注釋完整。
- 效能優化（20%）：映像拉取與啟動時間。
- 創新性（10%）：安全性強化（密碼、網段、健康檢查）。


## Case #6: Endpoint 與 DNS 整合：部署後的對外存取

### Problem Statement（問題陳述）
- 業務場景：服務部署成功但不知如何對外存取，且希望綁定自有網域而非臨時 IP。
- 技術挑戰：端點探索、DNS 綁定與簡化 DDNS 作業。
- 影響範圍：用戶可用性、上線速度、域名管理。
- 複雜度評級：低

### Root Cause Analysis（根因分析）
- 直接原因：
  1. 未知容器對外公開端點與 DNS 名稱。
  2. 舊有做法需自建 DDNS 與更新客戶端。
  3. 缺乏一站式端點清單。
- 深層原因：
  - 架構層面：端點管理未被視為部署的一部分。
  - 技術層面：DNS 綁定與 CNAME 未自動化。
  - 流程層面：未制定域名綁定 SOP。

### Solution Design（解決方案設計）
- 解決策略：使用 Docker Cloud Endpoints 取得服務 FQDN，立即可用；若需自有網域，在 DNS 設定 CNAME 指向該 FQDN，免維護 DDNS Client。

- 實施步驟：
  1. 查詢 Endpoints
     - 實作細節：Stacks > Endpoints 頁籤取得 FQDN。
     - 所需資源：Docker Cloud 介面。
     - 預估時間：1 分鐘。
  2. DNS 綁定（可選）
     - 實作細節：在自家 DNS 設 CNAME 指向 Docker Cloud FQDN。
     - 所需資源：DNS 管理權限。
     - 預估時間：5–10 分鐘（視生效時間）。

- 關鍵程式碼/設定：
```text
; DNS Zone（BIND 範例）
blog     CNAME   myblog-web.stackhash.dockercloud.com.

實際案例：作者透過 Endpoints 直接打開 URL，出現 WP 初始化畫面；表示 DNS/FQDN 工作即時生效。
実作環境：Docker Cloud、公共 DNS。
實測數據：N/A；綁定流程顯著簡化（免 DDNS 客戶端）。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：服務端點、CNAME 綁定、FQDN 使用。
技能要求：DNS 基礎設定。
延伸思考：HTTPS/憑證、自動化 DNS（API/ExternalDNS）。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：為服務新增 CNAME 並驗證。
進階練習：為自有網域配置 Let’s Encrypt 憑證。
專案練習：以自動化工具更新 DNS（如 Terraform/CLI）。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：FQDN 與自有域名皆可存取。
程式碼品質（30%）：DNS 設定文件與驗證步驟清楚。
效能優化（20%）：DNS 生效時間與快取策略。
創新性（10%）：自動化 DNS 與憑證布建。

Case #7: 重新佈署（Redeploy）以套用不可變更參數變動

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：容器建立後，需修改 ports/volumes 等不可熱改參數；手動重建易遺漏。
技術挑戰：追蹤應變更之服務、避免整體中斷、保持資料安全。
影響範圍：服務可用性、部署正確性、資料完整性。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 容器的部分參數不可在運行中修改。
2. 缺少變更追蹤與顯示。
3. 手動重建步驟繁雜。
深層原因：
- 架構層面：未將 Redeploy 納入標準流程。
- 技術層面：忽略 Compose/Stack 的宣告式驅動。
- 流程層面：無分段/部分重佈署策略。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 Stackfile 作為單一事實來源；變更後由 Docker Cloud 自動偵測需 Redeploy 的服務（顯示驚嘆號），使用「Redeploy」按鍵僅針對影響服務重建，確保有計畫地中斷或零停機滾動。
實施步驟：
1. 編輯 Stackfile
  - 實作細節：Stacks > Edit > 修改參數 > Save。
  - 所需資源：Stack 管理權限。
  - 預估時間：5–10 分鐘。
2. 選擇 Redeploy 範圍
  - 實作細節：可對整個 Stack 或特定 Service 執行。
  - 所需資源：變更影響評估。
  - 預估時間：3–5 分鐘。
關鍵程式碼/設定： ```yaml
範例：新增 Volume 後需 Redeploy

db: image: mysql:8.0 environment:
- MYSQL_ROOT_PASSWORD=${MYSQL_ROOT_PASSWORD} volumes:
- dbdata:/var/lib/mysql restart: always

volumes: dbdata: {}

- 實際案例：作者修改 Stackfile 後，UI 顯示驚嘆號提示需 Redeploy。
- 實作環境：Docker Cloud Stack。
- 實測數據：N/A；正確性與一致性提升。

Learning Points（學習要點）
- 核心知識點：不可變參數、宣告式變更、部分重佈署。
- 技能要求：Compose/Stack 管理、影響評估。
- 延伸思考：結合 HA 進行滾動更新，降低停機。

Practice Exercise（練習題）
- 基礎練習：新增 Volume 並對單一服務 Redeploy。
- 進階練習：設計雙節點下的滾動 Redeploy。
- 專案練習：建立變更審核與自動 Redeploy 流程。

Assessment Criteria（評估標準）
- 功能完整性（40%）：變更成功且服務恢復。
- 程式碼品質（30%）：YAML 與變更紀錄清晰。
- 效能優化（20%）：Redeploy 時間與影響降至最低。
- 創新性（10%）：零停機策略。


## Case #8: 擴充副本數與固定 Port 衝突

### Problem Statement（問題陳述）
- 業務場景：想將 Web 服務擴充至多個容器以提高可用性，但每個容器都要求 Host 的 80 port，導致同節點無法並存。
- 技術挑戰：端口資源競爭、單節點限制、擴容失敗。
- 影響範圍：高可用性、擴容能力、服務穩定性。
- 複雜度評級：中

### Root Cause Analysis（根因分析）
- 直接原因：
  1. ports 採用固定映射 "80:80"。
  2. 僅有一個節點，無法在不同 Host 分散。
  3. 無前端代理協調流量。
- 深層原因：
  - 架構層面：未設計前端反向代理/負載平衡。
  - 技術層面：未採用動態 Host Port 或多節點。
  - 流程層面：擴容策略與網路設計未同步。

### Solution Design（解決方案設計）
- 解決策略：改用動態 Port 映射（隨機 Host Port），或先擴增第二個 Node；在前方新增 Reverse Proxy/Nginx，集中接收 80/443 並反向轉發至各副本，解決衝突與完成負載分散。

- 實施步驟：
  1. 改用動態 Port 映射
     - 實作細節：將 "80:80" 改為 "80" 讓 Host 動態分配；或於 Docker Cloud UI 啟用動態。
     - 所需資源：Compose 修改權限。
     - 預估時間：5 分鐘。
  2. 新增 Reverse Proxy
     - 實作細節：部署 Nginx/Traefik 接聽 80/443，使用服務發現/靜態 upstream。
     - 所需資源：額外容器與設定。
     - 預估時間：30–60 分鐘。
  3. 擴增 Node
     - 實作細節：新增第二個 Node，將副本分散至不同 Host。
     - 所需資源：雲資源與費用。
     - 預估時間：10 分鐘。

- 關鍵程式碼/設定：
```yaml
# 動態 Port 映射（Compose v1）
web:
  image: amontaigu/wordpress:latest
  links:
    - db:mysql
  ports:
    - "80"  # 隨機 Host Port
  restart: always

實際案例：作者嘗試擴副本時遇固定 80 port 限制，系統提示需第二個 Node 或改動態映射。
實作環境：Docker Cloud。
實測數據：N/A；擴容策略從單節點受限轉為可多副本運作。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：端口映射模型、動態 Port、前端代理。
技能要求：Compose ports、Nginx/Traefik 基礎。
延伸思考：Service Mesh、L4/L7 負載均衡。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：將固定 Port 改為動態，驗證 Endpoints。
進階練習：導入 Nginx 並反向到多個動態後端。
專案練習：雙節點部署，實現多副本與滾動更新。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：多副本可服務。
程式碼品質（30%）：Compose 與 Nginx 配置清晰。
效能優化（20%）：連線分散與延遲。
創新性（10%）：自動服務發現整合。

Case #9: Reverse Proxy 模式整合多服務（Nginx）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：多個服務都需對外以 80/443 提供存取（Blog、GitLab、Redmine 等），需同時共存並易於路由與快取。
技術挑戰：單一 Port 資源共享、舊新系統轉址、快取與靜態發佈。
影響範圍：用戶體驗、架構彈性、可維護性。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 多服務都需要 80/443。
2. 無集中入口與路由規則。
3. 無快取與靜態資源優化。
深層原因：
- 架構層面：缺少邊界層（Reverse Proxy）。
- 技術層面：未實作路由/快取/SSL 終結。
- 流程層面：缺少統一網域與子路徑規劃。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：獨立部署 Nginx Reverse Proxy 於專屬 Stack 作為前端入口，實施路由（Host/Path Based）、快取與 SSL 終結；後端服務可採動態 Port 與多副本。
實施步驟：
1. 部署 Reverse Proxy Stack
  - 實作細節：Nginx 掛載自定義配置與憑證。
  - 所需資源：Nginx 映像、憑證（選）。
  - 預估時間：30–60 分鐘。
2. 路由規則與後端清單
  - 實作細節：以 server_name/Location 對應各服務。
  - 所需資源：各服務 Endpoints。
  - 預估時間：30 分鐘。
關鍵程式碼/設定： ```nginx
/etc/nginx/conf.d/apps.conf（示意）

server { listen 80; server_name blog.example.com; location / { proxy_pass http://blog_upstream; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr; } }

upstream blog_upstream { server web1:8080; server web2:8081; }

- 實際案例：作者將 proxy 獨立為第二個 Stack，其他應用共用 80 port。
- 實作環境：Docker Cloud + Nginx。
- 實測數據：N/A；成功整合多服務入口。

Learning Points（學習要點）
- 核心知識點：反向代理、Host/Path 路由、上游池化。
- 技能要求：Nginx 配置、容器網路與 DNS。
- 延伸思考：Let's Encrypt 自動憑證、HTTP/2、Traefik/Ingress Controller。

Practice Exercise（練習題）
- 基礎練習：為 Blog 配置反向代理並通過。
- 進階練習：加入第二服務並以子路徑路由。
- 專案練習：導入 HTTPS 與自動憑證更新。

Assessment Criteria（評估標準）
- 功能完整性（40%）：多服務路由正常。
- 程式碼品質（30%）：Nginx 配置結構化與註解。
- 效能優化（20%）：快取命中與延遲。
- 創新性（10%）：自動化憑證與動態後端發現。


## Case #10: 高可用與滾動更新（多節點 + 多副本）

### Problem Statement（問題陳述）
- 業務場景：希望在維護/故障時不中斷服務，並能於尖峰擴容。
- 技術挑戰：多節點調度、副本分散、滾動替換策略。
- 影響範圍：SLA、用戶體驗、營運風險。
- 複雜度評級：高

### Root Cause Analysis（根因分析）
- 直接原因：
  1. 單副本/單節點無容錯。
  2. 無滾動更新程序，Redeploy 可能中斷。
  3. 無跨節點資源調度。
- 深層原因：
  - 架構層面：缺少叢集與調度（Swarm/Orchestrator）。
  - 技術層面：未實作副本、健康檢查、反向代理。
  - 流程層面：未建立維護窗口與滾動策略。

### Solution Design（解決方案設計）
- 解決策略：建立 2 個以上節點；Web 服務至少 2 副本分散節點；前端代理做負載分散；Redeploy 採一台一台替換，達成零停機更新與節點故障容忍。

- 實施步驟：
  1. 擴節點與副本
     - 實作細節：Nodes >= 2；Web 副本數 >= 2 並分散。
     - 所需資源：雲資源。
     - 預估時間：15–30 分鐘。
  2. 加入健康檢查
     - 實作細節：設定 healthcheck 與存活探針，代理僅轉送健康後端。
     - 所需資源：Compose/代理配置。
     - 預估時間：30 分鐘。
  3. 滾動更新
     - 實作細節：Redeploy 時逐一替換副本。
     - 所需資源：操作 SOP。
     - 預估時間：依映像拉取時間。

- 關鍵程式碼/設定：
```yaml
# Compose v2+（示意，可在 Swarm 或具備調度功能的環境）
services:
  web:
    image: amontaigu/wordpress:5.9
    deploy:
      replicas: 2
      update_config:
        order: start-first
        parallelism: 1

實際案例：作者建議「一次 Redeploy 一個副本」，確保不中斷。
實作環境：Docker Cloud 多節點。
實測數據：N/A；中斷時間可降至 0（策略達成）。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：HA、滾動更新、副本調度。
技能要求：副本/節點規劃、代理健康檢查。
延伸思考：自動擴縮容（HPA）、跨區域容錯。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：將副本數調為 2，測試單副本維護不中斷。
進階練習：新增健康檢查與代理後端剔除。
專案練習：完整 HA 部署與滾動更新 Runbook。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：單節點失效服務不斷。
程式碼品質（30%）：部署文件與配置清楚。
效能優化（20%）：更新期間延遲與錯誤率。
創新性（10%）：自動擴縮策略。

Case #11: 資料持久化策略（DATA 容器/Volume）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：WordPress 與 MySQL 若未做資料持久化，Redeploy/重建可能導致資料遺失。
技術挑戰：容器無狀態與有狀態分離、資料卷管理、備份與復原。
影響範圍：資料完整性、RPO/RTO、營運風險。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 未配置 Volume/資料容器。
2. Redeploy 會重建容器，資料丟失。
3. 缺備份策略。
深層原因：
- 架構層面：未規劃狀態層。
- 技術層面：未落實 Volume 與備份工具。
- 流程層面：無週期備份與演練。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：採 DATA 容器/命名 Volume 承載 MySQL 與 WP 上傳目錄；將應用容器視為無狀態；建立定期備份工作與復原演練。
實施步驟：
1. 定義 Volume
  - 實作細節：將 /var/lib/mysql、/var/www/html/wp-content 掛載至命名 Volume。
  - 所需資源：Compose 修改權限、備份空間。
  - 預估時間：15–30 分鐘。
2. 備份/還原
  - 實作細節：mysqldump、檔案備份、排程與驗證還原。
  - 所需資源：備份工具與存放。
  - 預估時間：持續性作業。

關鍵程式碼/設定：

version: "2"
services:
db:
  image: mysql:8.0
  environment:
    - MYSQL_ROOT_PASSWORD=${MYSQL_ROOT_PASSWORD}
  volumes:
    - dbdata:/var/lib/mysql
web:
  image: wordpress:php8.1-apache
  depends_on: [db]
  volumes:
    - wpdata:/var/www/html/wp-content
volumes:
dbdata: {}
wpdata: {}

實際案例：作者曾提出 DATA 容器概念作為管理 Volumes（文章示例的 WP Stack 未配置，為改進點）。
實作環境：Docker Cloud + Compose。
實測數據：N/A；資料持久化風險大幅降低。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：Volumes 與無狀態設計。
技能要求：備份/還原演練。
延伸思考：外接儲存（NFS/雲硬碟）、快照。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：為 MySQL 加入 Volume，重建驗證資料仍在。
進階練習：加入 WP 上傳目錄 Volume 與備份腳本。
專案練習：制定完整備份/還原/演練 SOP。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：重建後資料仍在。
程式碼品質（30%）：Volume 與備份腳本清楚。
效能優化（20%）：備份耗時與還原時間。
創新性（10%）：快照/增量備份設計。

Case #12: 以職責劃分 Stack（Proxy 與 App 拆分）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：多應用共用 80/443，將 Proxy 與 App 同置一 Stack 使變更牽連過大且不易維護。
技術挑戰：部署邊界、變更影響控制、共用資源治理。
影響範圍：維運效率、風險隔離、重用性。
複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. Proxy 與 App 綁在單一 Stack，耦合度高。
2. 共用端口資源調配不靈活。
3. 變更影響範圍大。
深層原因：
- 架構層面：缺少職責邊界切分。
- 技術層面：Stack 規劃不足。
- 流程層面：變更管理未分層。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 Proxy 為獨立 Stack，App 各自為 Stack。Proxy 專注接入、安全、緩存、路由；App Stack 專注業務本身，彼此獨立部署、擴縮容與 Redeploy。
實施步驟：
1. 拆分 Stack
  - 實作細節：建立 proxy-stack 與 app-stack*。
  - 預估時間：30–60 分鐘。
2. 明確依賴與接點
  - 實作細節：以 DNS/環境變數/服務名稱連接。
  - 預估時間：30 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

# proxy-stack.yml（示意）
services:
proxy:
  image: nginx:alpine
  ports: ["80:80","443:443"]
  volumes: ["./nginx:/etc/nginx/conf.d"]

實際案例：作者實際運營中將 proxy 獨立成第二個 Stack（blog/gitlab/redmine 共用）。
實作環境：Docker Cloud。
實測數據：N/A；維運邊界清晰、改動風險降低。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：職責分離、邊界設計。
技能要求：Stack 規劃、路由配置。
延伸思考：跨 Stack 的健康監控與告警。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：將現有單一 Stack 拆分為 Proxy 與 App。
進階練習：多 App 共享 Proxy 並測試隔離。
專案練習：建立跨 Stack 版本/變更管理流程。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：拆分後服務正常。
程式碼品質（30%）：配置與文件清晰。
效能優化（20%）：變更影響與回滾時間。
創新性（10%）：拆分策略通用性。

Case #13: 以公有 Registry 快速選型與建立服務

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：想快速找到合適的容器映像（如 WordPress），並以最小設定上線。
技術挑戰：映像選型、版本管理、基本參數輸入。
影響範圍：開發上線速度、映像品質。
複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 不熟悉映像來源與品質。
2. 手動查找映像與文件耗時。
3. 缺少一站式建立流程。
深層原因：
- 架構層面：映像治理不足（來源、信任）。
- 技術層面：缺少 Catalog 與搜尋整合。
- 流程層面：映像選用標準未建立。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：使用 Docker Cloud Services > Create service，輸入關鍵字（例如 wordpress）搜尋 Docker Hub 映像，點選後僅補齊必要參數即可部署。
實施步驟：
1. 搜尋映像
  - 實作細節：輸入關鍵字、評估官方/社群映像。
  - 預估時間：5–10 分鐘。
2. 補充設定
  - 實作細節：環境變數、端口、持久化等。
  - 預估時間：10–15 分鐘。

關鍵程式碼/設定：

// 以 UI 建立為主。補充：選用官方映像（library/wordpress、mysql）更可靠。

實際案例：作者以關鍵字搜尋列出可用映像，快速建立服務。
實作環境：Docker Cloud + Docker Hub。
實測數據：N/A；建立時間由手動查找降至數分鐘。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：映像選型、信任來源、最小可行配置。
技能要求：Docker Hub 使用。
延伸思考：私有 Registry 與掃描策略。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：以 UI 搜尋並部署一個示例服務。
進階練習：比較兩個映像的差異（大小、標籤、維護）。
專案練習：建立團隊映像選型準則文件。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：服務可運行。
程式碼品質（30%）：配置文件與紀錄。
效能優化（20%）：映像拉取速度與精簡。
創新性（10%）：映像信任與掃描策略。

Case #14: 可觀測性與稽核：Nodes/Containers/Endpoints/Timeline

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：需清楚知道有哪些容器在跑、對外端點是什麼、歷史操作紀錄如何，以利除錯與稽核。
技術挑戰：資源分散、缺乏單一視圖、操作追蹤困難。
影響範圍：問題診斷、責任歸屬、合規稽核。
複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 無集中清單顯示當前運行資源。
2. 缺少端點匯總頁。
3. 缺乏操作時間線。
深層原因：
- 架構層面：監控/稽核設計不足。
- 技術層面：未啟用平台內建觀測功能。
- 流程層面：缺少定期檢視流程。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：使用 Docker Cloud 的 Nodes 檢視容器清單、Endpoints 統一端點、Timeline 頁檢視歷史操作；將該流程納入例行維運檢查。
實施步驟：
1. 定期盤點
  - 實作細節：每週檢視 Nodes/Services/Endpoints。
2. 稽核操作
  - 實作細節：Timeline 查異常/變更來源，配合變更管理。

關鍵程式碼/設定：

// 以 UI 為主。可補充整合外部日誌/告警系統。

實際案例：作者展示 Nodes 上的容器總表、Endpoints、Timeline。
實作環境：Docker Cloud。
實測數據：N/A；除錯耗時降低（質性）。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：資源盤點、端點治理、操作稽核。
技能要求：平台觀測功能運用。
延伸思考：集中化日誌、監控與告警整合。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：導出當前容器與端點清單。
進階練習：建立每週稽核報告模板。
專案練習：串接外部告警（Email/ChatOps）。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：能提供完整清單與時間線。
程式碼品質（30%）：報告模板與指標定義。
效能優化（20%）：除錯時間縮短。
創新性（10%）：觀測與告警自動化。

Case #15: Azure 傳統/新入口混淆下的資源定位

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：建立的 VM 無法在新入口（ARM）找到，導致誤判資源遺失或建立失敗。
技術挑戰：Azure Classic（ASM）與 ARM 資源視圖差異。
影響範圍：資產可見性、除錯時間、運維決策。
複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 以管理憑證建立資源屬於 Classic 模式。
2. 在新入口查詢不到「虛擬機器（傳統）」。
3. 不熟悉兩種資源模型差異。
深層原因：
- 架構層面：雙模型並存過渡期。
- 技術層面：Portal 視圖與 API 差異。
- 流程層面：缺少資源模型識別與指引。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：於 Azure 新入口切換至「虛擬機器（傳統）」視圖，或改以 ARM/Service Principal 重建；建立資源標識與查找指引。
實施步驟：
1. 確認資源模型
  - 實作細節：Docker Cloud + 管理憑證 => Classic VM。
2. 建立查找指引
  - 實作細節：文件化 Classic/ARM 的查詢位置與差異。

關鍵程式碼/設定：

// 以 Portal 操作為主。CLI 可輔助：az vm list（ARM），Classic 需相應工具或 Portal。

實際案例：作者於「虛擬機器（傳統）」找到所建 VM。
實作環境：Azure。
實測數據：N/A；定位時間縮短。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：ASM vs ARM 模型。
技能要求：入口導航。
延伸思考：資源遷移策略到 ARM。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：在新入口找到傳統 VM 視圖。
進階練習：撰寫 Classic/ARM 對照表。
專案練習：規劃 Classic 到 ARM 遷移路線。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：正確定位資源。
程式碼品質（30%）：文件清楚。
效能優化（20%）：定位時間縮短。
創新性（10%）：遷移方案。

Case #16: 異質環境的一致化：Machine/Compose/Swarm 與 Docker Cloud

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：同一套服務需在 Azure、AWS、VMware、On-Prem 部署；異質環境增加複雜度。
技術挑戰：工具鏈碎片化、操作不一致、學習成本高。
影響範圍：交付速度、可移植性、運維標準化。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 各 Provider API 與操作不同。
2. 單用 docker CLI 難以應對大規模。
3. 缺乏集中編排能力。
深層原因：
- 架構層面：缺少抽象統一層。
- 技術層面：未善用 Machine/Compose/Swarm 或託管平臺。
- 流程層面：未建立跨環境 SOP。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以 Compose 描述應用拓撲，以 Machine/Swarm 提供節點建立與編排；或直接使用 Docker Cloud 做為託管管理層，跨供應商以一致流程部署。
實施步驟：
1. 標準化 Compose
2. 選擇編排與管理層（Swarm 或 Docker Cloud）
3. 驗證跨環境部署流程

關鍵程式碼/設定：

# 一份 Compose 跨環境複用
version: "2"
services:
web:
  image: wordpress:latest
  environment: [...]
  ports: ["80:80"]
db:
  image: mysql:8.0
  environment: [...]

實際案例：作者介紹 Machine/Compose/Swarm 的角色，並最終採 Docker Cloud 簡化管理。
實作環境：多雲/混合。
實測數據：N/A；操作一致性提升，學習成本下降。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：Machine/Compose/Swarm 分工與替代方案。
技能要求：工具鏈整合。
延伸思考：抽象層選型（K8s/Swarm/託管）。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：以同一 Compose 在兩環境啟用。
進階練習：對比 Swarm 與 Docker Cloud 操作差異。
專案練習：制定跨環境 SOP 與工具清單。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：同一 Compose 跨環境可運行。
程式碼品質（30%）：配置一致性。
效能優化（20%）：部署時間。
創新性（10%）：抽象層最佳化。

Case #17: 混合雲管理：將部落格遷移至自家 Mini-PC

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：將運行中的部落格從雲端遷至自家 Mini-PC，仍希望保有雲端等級的管理能力與 UI。
技術挑戰：On-Prem 節點納管、單節點限制（免費帳戶）、端點曝光。
影響範圍：成本、可用性、營運彈性。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. On-Prem 網路/NAT 下的連線與曝光。
2. 免費帳戶僅 1 節點限制。
3. 多服務共享 80 需 Proxy。
深層原因：
- 架構層面：混合雲架構設計。
- 技術層面：Agent/端點/DNS 設定。
- 流程層面：遷移計畫與風險控管。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：將 Mini-PC 加入 Docker Cloud 作為 Node（或以免費單節點使用）；以既有 Stack 部署 Blog/DB/Proxy；用 Endpoints 或自有 DNS 暴露服務，快速完成遷移。
實施步驟：
1. 納管 Mini-PC 節點
2. 部署既有 Stack
3. 設定 Proxy 與 DNS/Endpoints

關鍵程式碼/設定：

// 重用既有 Stackfile。視 On-Prem 網路條件設定對外路由或端口轉發。

實際案例：作者一日內完成從研究到建立與遷移，並以免費單節點運轉多服務。
實作環境：Docker Cloud + 自有 Mini-PC。
實測數據：
- 改善後：一天內完成導入與部署（文中描述）。
- 成本：託管免費（1 節點），硬體自備。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：混合雲場景、On-Prem 節點納管。
技能要求：網路/NAT/防火牆、DNS。
延伸思考：在家頻寬/電力/備援風險。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：將家用機加入為 Node（測試）。
進階練習：以 Proxy 整合多服務並公開。
專案練習：撰寫完整遷移 Runbook 與回退計畫。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：服務可於 On-Prem 穩定運行。
程式碼品質（30%）：部署文件與網路設計。
效能優化（20%）：端點可用性與延遲。
創新性（10%）：混合雲成本/可用性平衡。

Case #18: 憑證與代理代操的安全治理

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：Docker Cloud 獲得代表使用者在 Azure 建立資源的權限，若憑證或 Agent 設定不當，存在安全與風險。
技術挑戰：憑證保護、最小權限、外部系統代操稽核。
影響範圍：資安、合規、雲資源濫用。
複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：
1. 憑證一旦外洩即可代為建立資源。
2. 未設最小權限/網段限制。
3. Agent 與對外端口未妥善限制。
深層原因：
- 架構層面：缺少 Zero Trust 與權限切分。
- 技術層面：未建立憑證輪替/加密存放。
- 流程層面：缺乏存取稽核與通報流程。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：建立憑證治理（最小權限、輪替、撤銷）、限制 Agent 通訊、啟用操作稽核；異常行為通報；成本與資安雙警示。
實施步驟：
1. 憑證治理
  - 實作細節：安全存放、定期輪替、撤銷程序。
2. 網路限制
  - 實作細節：限制出入站規則、只開必要端口。
3. 稽核與告警
  - 實作細節：審視 Timeline，啟用告警與成本警示。

關鍵程式碼/設定：

# 範例：UFW 僅開必要端口與特定來源（示意）
sudo ufw default deny incoming
sudo ufw allow from <trusted-ip> to any port 22
sudo ufw allow 80,443/tcp
sudo ufw enable

實際案例：作者提醒 Docker Cloud 會代表你建立資源並產生費用，務必留意。
實作環境：Docker Cloud + Azure。
實測數據：N/A；風險顯著降低（治理建立）。

Learning Points（學習要點）

核心知識點：憑證治理、最小權限、稽核。
技能要求：網路安全與作業流程。
延伸思考：改用短期憑證、Just-in-time 權限。

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：為節點設定最小入站規則。
進階練習：建立憑證輪替計畫與演練。
專案練習：將資安與成本告警整合至 ChatOps。

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：安全策略落地。
程式碼品質（30%）：規則/文件完備。
效能優化（20%）：誤報/漏報控制。
創新性（10%）：JIT 權限/短期憑證。

案例分類

1) 按難度分類

入門級：
- Case #3（認證打通）
- Case #5（Compose 部署 WP）
- Case #6（Endpoints/DNS）
- Case #12（Stack 拆分）
- Case #13（Registry 選型）
- Case #15（Azure 傳統/新入口）
中級：
- Case #1（節點自動化）
- Case #2（導入既有 Linux）
- Case #4（費用治理）
- Case #7（Redeploy 管理）
- Case #8（端口衝突與擴容）
- Case #11（資料持久化）
- Case #14（可觀測性/稽核）
- Case #17（混合雲遷移）
- Case #18（安全治理）
高級：
- Case #9（Reverse Proxy 整合）
- Case #10（HA 與滾動更新）
- Case #16（跨供應商一致化）

2) 按技術領域分類

架構設計類：
- Case #9, #10, #11, #12, #16, #17
效能優化類：
- Case #8, #10（間接）
整合開發類：
- Case #1, #3, #5, #6, #13, #15
除錯診斷類：
- Case #14, #15
安全防護類：
- Case #4, #18

3) 按學習目標分類

概念理解型：
- Case #5, #6, #12, #13, #15, #16
技能練習型：
- Case #1, #3, #7, #8, #9, #11, #14
問題解決型：
- Case #2, #4, #10, #18
創新應用型：
- Case #9, #10, #16, #17

案例關聯圖（學習路徑建議）

建議先學： 1) Case #5（Compose/Stack 基礎，掌握多容器部署） 2) Case #3（Docker Cloud 與 Azure 認證） 3) Case #1（建立節點，具備部署基礎設施） 4) Case #6（端點與 DNS 綁定，完成對外服務）
之後學（功能深化）： 5) Case #7（Redeploy 與宣告式變更） 6) Case #11（資料持久化） 7) Case #12（Stack 職責拆分） 8) Case #13（Registry 選型與快速建置）
進一步（可用性/擴展）： 9) Case #8（端口衝突與動態映射） 10) Case #9（Reverse Proxy 整合多服務） 11) Case #10（HA 與滾動更新）
橫向治理（安全/成本/觀測）： 12) Case #4（費用治理） 13) Case #14（可觀測性與稽核） 14) Case #18（安全治理）
異質與混合雲能力： 15) Case #15（Classic vs ARM 定位） 16) Case #16（跨供應商一致化） 17) Case #2（導入既有 Linux 主機） 18) Case #17（混合雲遷移至 On-Prem）
依賴關係摘要：
- Case #5 依賴 Case #1/#3（需節點與認證）。
- Case #7 依賴 Case #5（有 Stackfile）。
- Case #8/#9/#10 依賴 Case #5/#7（有可運行服務再談擴容/HA）。
- Case #11 依賴 Case #5（在服務中加入持久化）。
- Case #12 依賴 Case #9（Proxy 能力）與 Case #5（App）。
- Case #16 建立在 #1/#5 基礎上，向多雲抽象延伸。
- Case #17 依賴 #2/#6/#9（On-Prem 納管、端點、代理）。
完整學習路徑建議：
- 基礎建置（#3 → #1 → #5 → #6）
- 變更與資料（#7 → #11 → #12 → #13）
- 可用性與擴展（#8 → #9 → #10）
- 治理與安全（#4 → #14 → #18）
- 異質與混合（#15 → #16 → #2 → #17）

以上 18 個案例涵蓋從節點建立、堆疊部署、端點與 DNS、變更與持久化、擴容與 HA、成本與安全治理到混合雲遷移的完整實戰鏈條，可直接用於課程、專案實作與評核。

[實戰] 十分鐘搞定! 在 Azure 上面佈署 Docker Container! - Docker Cloud 託管服務體驗

Case #1: 快速佈建多個 Docker Host（Azure 節點自動化）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #2: 導入既有 Linux 伺服器至 Docker Cloud 的衝突與處置

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

停用容器並移除既有 Docker（範例，以 Debian/Ubuntu 為例）

UFW 放行常見必要通訊（示意）

安裝 Docker Cloud Agent（依官方文件版本為準，示意）

Case #4: 自動化資源建立的費用治理與風險控管

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #5: 以 Docker Compose/Stack 一鍵部署 WordPress（Web + DB）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Stackfile（Compose v1 語法，對應文中）

Case #7: 重新佈署（Redeploy）以套用不可變更參數變動

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

範例：新增 Volume 後需 Redeploy

Case #9: Reverse Proxy 模式整合多服務（Nginx）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

/etc/nginx/conf.d/apps.conf（示意）

Case #11: 資料持久化策略（DATA 容器/Volume）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #12: 以職責劃分 Stack（Proxy 與 App 拆分）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #13: 以公有 Registry 快速選型與建立服務

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #14: 可觀測性與稽核：Nodes/Containers/Endpoints/Timeline

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #15: Azure 傳統/新入口混淆下的資源定位

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #16: 異質環境的一致化：Machine/Compose/Swarm 與 Docker Cloud

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #17: 混合雲管理：將部落格遷移至自家 Mini-PC

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #18: 憑證與代理代操的安全治理

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Facebook Pages

AI Synthesis Contents

Edit Post (Pull Request)

Post Directory