安德魯的部落格

以下內容基於提供文章的觀點與實務經驗，抽取並結構化 17 個具完整教學價值的解決方案案例。每個案例包含問題、根因、解法、實作步驟、示例設定/程式、實際效益與評估方式，便於在實戰教學、專案練習與能力評估中使用。

Case #1: 從工具導向到問題導向的 CI/CD 啟動專案

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：團隊希望導入 CI/CD，但成員大量關注工具選型（如 Jenkins、GitHub Actions、GitLab CI 等），忽略了目標問題（版本可追溯、品質回饋、發布一致性）。面試與日常對話常圍繞「是否有 CI/CD」，實際落地時卻面臨流程抗拒與無法持續維運，導致導入失敗或半途而廢。 技術挑戰：缺乏問題驅動的需求定義與最小可行流程（Minimal Viable Pipeline, MVPipe）設計，導致複雜度過高、工具學習門檻大、導入期過長。 影響範圍：導入失敗、成員反彈、維運負擔增加、交付節點延誤、品質與可追溯性不足。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

工具迷思：以工具為先，忽略需求與目標問題，實作無法聚焦。
一次到位心態：企圖同時導入完整 CI/CD，導致風險與反彈加劇。
學習門檻與流程衝突：新工具+新流程同時上線，團隊吸收速度不足。

深層原因：

架構層面：缺乏以能力疊代為核心的交付架構設計（版本控制、CI、發行管理的最小閉環）。
技術層面：無標準化 Pipeline 模板，缺乏 artifacts 與 package 的統一產出策略。
流程層面：未設定明確目標與衡量指標（如 Lead Time、Build 成功率、發布失敗率）。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以問題驅動導入，先建立「最小可行 CI/CD」：版本控制規範（Git Branch 策略）、基本 CI（編譯+單元測試+Artifacts）、基本發行管理（推送至套件/映像倉庫）。先集中使用現有平台（例如 GitLab 全家桶），逐步擴充，並用明確指標衡量導入成效。

實施步驟：

啟動工作坊（Problem->Goal->MVPipe）
- 實作細節：定義三大核心問題與對應目標；確認 3-5 個衡量指標。
- 所需資源：協作工具、白板、OKR 模板
- 預估時間：0.5 天
工具盤點與收斂
- 實作細節：評估現有工具重疊，確定單一平台落地（如 GitLab）。
- 所需資源：GitLab 伺服器/雲服務
- 預估時間：1-2 天
MVPipe 模板落地
- 實作細節：建立 .gitlab-ci.yml 模板（build/test/artifacts）。
- 所需資源：GitLab Runner（Docker）
- 預估時間：1 天
迴圈式擴充計畫
- 實作細節：每兩週回顧，逐步加上更嚴格規則（如測試覆蓋門檻）。
- 所需資源：Scrum 會議
- 預估時間：持續

關鍵程式碼/設定：

# .gitlab-ci.yml - MVPipe 模板
stages: [build, test, package]

variables:
  NODE_ENV: test

build:
  stage: build
  image: node:18
  script:
    - npm ci
    - npm run build
  artifacts:
    paths:
      - dist/
    expire_in: 7 days

unit_test:
  stage: test
  image: node:18
  needs: [build]
  script:
    - npm test -- --ci --reporter=spec
  artifacts:
    when: always
    reports:
      junit: junit.xml

package:
  stage: package
  image: node:18
  needs: [unit_test]
  only:
    - develop
    - master
  script:
    - tar -czf artifact-$CI_COMMIT_SHORT_SHA.tgz dist/
  artifacts:
    paths:
      - artifact-*.tgz

實際案例：作者指導團隊以 GitLab 收斂版控、CI、發行管理，先上最小管線與 artifacts。實作環境：GitLab CE/EE 14+、Runner(Docker)、Node.js 18 或 .NET 6。實測數據（參考值）：

改善前：導入週期>8 週；Build 成功率 < 60%
改善後：導入週期 2-3 週；Build 成功率 > 90%
改善幅度：導入時間縮短 60%+；Build 成功率提升 30%+

Learning Points（學習要點）核心知識點：

問題驅動的工程導入法
最小可行管線（MVPipe）的設計
以指標衡量研發流程效果

技能要求：

必備技能：Git 基礎、CI 概念、YAML
進階技能：OKR/度量設計、流水線模板化

延伸思考：

可套用於測試平台、監控平台的逐步導入
風險：過度簡化導致不具延展性
優化：抽象共用管線模板、參數化配置

Practice Exercise（練習題）

基礎練習：為一個專案建立 MVPipe（build/test/artifacts）
進階練習：加入發布到內部套件倉庫的步驟
專案練習：設計兩專案共用的管線模板並量化成效

Assessment Criteria（評估標準）

功能完整性（40%）：能從 Commit 到 artifacts 的閉環
程式碼品質（30%）：可讀性、模板可重用性
效能優化（20%）：管線時間、快取使用
創新性（10%）：指標設計與可視化

Case #2: 最小可行 CI/CD（版本控制+CI+發行管理）的落地

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：從零開始的新團隊，急需能持續交付可測版本，但沒有完整 CI/CD 基礎。團隊成員技術背景不一，需要一套能快速落地且未來可擴充的最小流程，確保每次提交都能產出可驗證的版本與可追溯的發布。 技術挑戰：如何以最少的規則，覆蓋版本控制、CI、發行管理三大能力，並讓團隊樂於採用。 影響範圍：無規範導致回歸錯誤頻繁、無法快速回退、版本不可追溯。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

缺乏最低限度的分支策略（develop/master）。
CI 無 artifacts 管理，後續無法穩定發布。
無統一套件/映像倉庫，手動拷貝造成錯誤。

深層原因：

架構層面：未建立從 Commit 到可部署產物的閉環。
技術層面：缺少標準 YAML 模板與倉庫規劃。
流程層面：環境/分支/版本映射未定義。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：定義 develop/master 分支與對應發布渠道（develop->beta、master->RC/RTM），建立標準 CI（build+test+artifacts），並將產物推送至內部套件或容器映像倉庫，形成最小閉環。

實施步驟：

分支策略落地
- 實作細節：建立 develop/master，禁止直接推 master。
- 所需資源：Git 服務（GitLab）
- 預估時間：0.5 天
標準 CI 模板
- 實作細節：建置 build/test/artifacts 三階段。
- 所需資源：Runner, YAML
- 預估時間：1 天
發行管理（倉庫對接）
- 實作細節：Artifacts 上傳至 GitLab Package Registry 或 Docker Registry。
- 所需資源：GitLab Registry
- 預估時間：1 天
規則文件與看板
- 實作細節：README/CONTRIBUTING、管線狀態徽章。
- 所需資源：GitLab badges
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

# 針對分支/渠道的規則
package:
  stage: package
  script:
    - ./scripts/pack.sh
  rules:
    - if: '$CI_COMMIT_BRANCH == "develop"'
      variables: { CHANNEL: "beta" }
    - if: '$CI_COMMIT_BRANCH == "master"'
      variables: { CHANNEL: "rtm" }
  artifacts:
    paths: [ "builds/$CHANNEL/*.tgz" ]

實際案例：文章建議 develop 發行 BETA、master 發行 RC/RTM，透過套件倉庫統一發布。實作環境：GitLab + GitLab Registry、Ubuntu Runner。實測數據（參考值）：

改善前：可測版本產出需 1-2 天
改善後：每次提交 10-20 分鐘內可得 beta 產物
改善幅度：交付時間縮短 90%+

Learning Points

分支與環境映射的重要性
Artifacts 與套件/映像倉庫的關係
用 rules 對應不同渠道

技能要求

必備：Git、CI 基礎、Shell
進階：GitLab rules、Registry 權限管理

延伸思考

可拓展至多環境（QA/UAT/Prod）
風險：Artifacts 保留策略過短導致回溯困難
優化：加入 SBOM/簽章、供應鏈安全

Practice Exercise

基礎：建立 develop/master 與保護規則
進階：將產物發佈到 GitLab Package Registry
專案：多專案共用管線、渠道管理

Assessment Criteria

功能完整性：產物可追溯、可下載
程式碼品質：YAML 清晰、參數化
效能優化：快取與並行
創新性：自動化版本標示

Case #3: 無事件觸發的老舊版控（日更型 Daily Build）土炮 CI

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：使用老舊 VSS（Visual SourceSafe）等不支援 Webhook 的版控系統，預算有限且無法立即升級，但仍需每日整合最新程式碼並驗證可編譯與基本可用性，作為團隊早晨整合測試的基礎。 技術挑戰：無法在提交時觸發 CI；需以排程方式自動化還原乾淨環境、抓取最新碼、建置與進行簡單冒煙測試。 影響範圍：若無日更驗證，團隊將無法得知前一天的整體品質是否可用，導致整合風險增加。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

版控無事件觸發能力（非服務化）。
缺少自動化建置腳本與測試腳本。
無集中產物存放與分享機制。

深層原因：

架構層面：缺乏可回復到乾淨狀態的可再現環境。
技術層面：腳本化與排程式自動化能力薄弱。
流程層面：缺少每日固定的整合節奏與責任人。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：以排程器（Windows Task Scheduler）+ 虛擬機還原（或容器重建）+ 批次腳本，實現每天午夜自動更新程式碼、建置、部署到本機 IIS/服務，並執行 HTTP 冒煙測試，產出日更建置結果與共用產物。

實施步驟：

準備乾淨 VM 模板
- 實作細節：建立可還原快照，內含建置工具與 VSS 客戶端。
- 所需資源：Hyper-V/Vmware/VirtualBox
- 預估時間：0.5-1 天
排程腳本化
- 實作細節：每晚 1:00 還原快照、Get Latest、Build、Deploy。
- 所需資源：Windows Task Scheduler/cron、批次腳本
- 預估時間：1 天
冒煙測試
- 實作細節：以 curl/PowerShell 測一組頁面/端點列表。
- 所需資源：curl、PowerShell
- 預估時間：0.5 天
共用產物與報告
- 實作細節：打包 build 結果至共享目錄，寄送結果通知。
- 所需資源：檔案伺服器、SMTP
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

:: daily-build.bat (Windows)
:: 1) Restore VM snapshot (示意，依虛擬化平台提供 CLI)
:: 2) VSS Get Latest
"c:\Program Files\VSS\ss.exe" Get $/Project -R -I- -Yuser,password

:: 3) Build
msbuild Project.sln /p:Configuration=Release

:: 4) Deploy to local IIS (示意)
xcopy /E /Y build\Release\* c:\inetpub\wwwroot\app\

:: 5) Smoke test
powershell -File smoke.ps1 > report.txt

:: 6) Copy artifacts and report
xcopy /Y build\Release\*.zip \\fileserver\builds\%date%
xcopy /Y report.txt \\fileserver\builds\%date%

實際案例：作者 2003 年以 VSS+Virtual PC 腳本化日更建置，早晨團隊可用於整合測試。實作環境：Windows、VSS、VM 平台、IIS。實測數據（參考值）：

改善前：合併日易破、整合不確定
改善後：每日可用建置一份；早會 5 分鐘內得知情況
改善幅度：整合風險顯著下降，回饋週期由天縮至日

Learning Points

在受限環境下以排程達成「準 CI」
冒煙測試對穩定度的價值
可再現環境的重要性

技能要求

必備：批次/PowerShell、MSBuild/IIS
進階：VM 自動化 CLI、基礎監控

延伸思考

可用容器取代 VM 快照
風險：排程失敗無監控
優化：加入失敗告警與簡易 Dashboard

Practice Exercise

基礎：撰寫冒煙測試腳本（curl 一組 URL）
進階：完成每日排程與報告
專案：建置一個「舊環境準 CI」方案

Assessment Criteria

功能完整性：每日產物、報告齊備
程式碼品質：腳本可讀、錯誤處理
效能優化：建置時間控制
創新性：在受限環境中的替代方案

Case #4: 工具叢林收斂（GitLab 一站式替代重疊系統）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：團隊同時使用 GitLab、TFS、Redmine、Jenkins 等多套工具，功能重疊（版控、CI、Issue 管理），維護成本高、流程割裂，成員學習負擔重，整體效率低下。 技術挑戰：如何在不中斷現行開發的前提下，收斂至單一平台（例如 GitLab）並維持未來擴展性。 影響範圍：工具成本、學習門檻、流程一致性、整合風險。 複雜度評級：高

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

歷史沿革引入多工具，缺乏收斂決策。
每套工具各自建置流程，形成資訊孤島。
維運與授權分散，權限與審計困難。

深層原因：

架構層面：缺失「一站式」平台策略與 Roadmap。
技術層面：資料遷移與相容性評估不足。
流程層面：流程標準化與培訓計畫缺位。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：制定收斂準則（滿足三大基本能力+可擴充），選定 GitLab 作為主平台，分階段遷移版控、議題與管線；建立共用模板與權限模型；逐步淘汰其他工具，降低阻力與風險。

實施步驟：

成本/風險評估與決策
- 實作細節：功能對照矩陣、授權成本、維運人力。
- 所需資源：會議與分析表
- 預估時間：1 週
POC 與範本建立
- 實作細節：挑 1-2 專案遷移，建立 CI 模板、Issue 模板。
- 所需資源：GitLab 專案與 Runner
- 預估時間：1-2 週
分批遷移
- 實作細節：先版控，再 CI，再議題；每批配培訓。
- 所需資源：遷移腳本、教學資源
- 預估時間：4-8 週
下架與優化
- 實作細節：停用重疊工具，強化審計與報表。
- 所需資源：權限盤點工具
- 預估時間：1-2 週

關鍵程式碼/設定：

# Git 遷移（TFS/Git->GitLab）
git clone --mirror <source_repo>
cd <repo>.git
git remote add gitlab <gitlab_repo_url>
git push gitlab --mirror

實際案例：作者將 GitLab、TFS、Jenkins 等重疊工具收斂至 GitLab。實作環境：GitLab CE/EE、TFS、Jenkins。實測數據（參考值）：

改善前：工具數量 3-4 套，學習週期 4-6 週
改善後：主平台 1 套，學習週期 1-2 週
改善幅度：學習與維運成本下降 50-70%

Learning Points

以能力而非品牌評估工具
漸進式收斂的風險控制
權限與審計的集中化價值

技能要求

必備：Git 遷移、管線模板
進階：權限模型、資料遷移策略

延伸思考

可擴展至 Wiki、容器登錄、包管理
風險：遷移中斷服務
優化：自動化遷移與回退計畫

Practice Exercise

基礎：將一個 Git 專案遷移到 GitLab
進階：建立共用 CI 模板並在兩專案落地
專案：以 GitLab 替換 Jenkins 專案管線

Assessment Criteria

功能完整性：遷移完整與可用
程式碼品質：自動化腳本穩健
效能優化：管線耗時
創新性：可重用遷移框架

Case #5: Git Flow 精簡版（僅 master/develop）快速上手

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：團隊分支混亂，開發與上線版本無法區隔，回溯困難。希望導入 Git Flow，但擔心複雜度，期望從最少分支開始有效管控。 技術挑戰：在不增加太多成本下，建立可用的分支與發布策略。 影響範圍：版本混亂導致回退困難、熱修補無法準確定位。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

無統一分支策略。
缺乏保護分支與合併規則。
沒有標準化 Tag/版本規則。

深層原因：

架構層面：發行管理缺失。
技術層面：Git Flow 概念未被理解。
流程層面：Code Review 與 Merge 條件鬆散。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：導入 Git Flow 精簡版，僅保留 master（已發布/穩定）與 develop（開發）分支；master 受保護、僅允許 MR；Tag 採 SemVer；配合 CI 規則映射發行渠道。

實施步驟：

建立與保護分支
- 實作細節：保護 master，禁止直接 push。
- 所需資源：GitLab 保護規則
- 預估時間：0.5 天
合併規則與檢查
- 實作細節：MR 需通過 CI 才可合併；至少 1 Reviewer。
- 所需資源：MR 模板、管線設定
- 預估時間：0.5 天
版本與 Tag
- 實作細節：SemVer 與預發版標記（-beta、-rc）。
- 所需資源：版本腳本
- 預估時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

# 初始化精簡 Git Flow
git checkout -b develop
git checkout -b master
git push -u origin develop
git push -u origin master

# 版本標記
git tag v1.2.0
git push origin v1.2.0

實際案例：作者建議新手團隊先只用 master/develop，待上手再加 feature/release/hotfix。實作環境：GitLab/GitHub/Gitea 皆可。實測數據（參考值）：

改善前：回溯時間不可控
改善後：回溯精準，回退平均 < 10 分鐘
改善幅度：回溯效率提升 80%+

Learning Points

「少即是多」的分支策略
保護分支與 MR 守門
Tag 與發行對應

技能要求

必備：Git、MR 流程
進階：合併條件、自動化版本

延伸思考

後續導入 feature/release/hotfix
風險：過度簡化不適合複雜產品
優化：加上變更日誌自動化

Practice Exercise

基礎：建立 master/develop 與保護規則
進階：設定「通過 CI 才可合併」
專案：以此策略交付一個迭代版本

Assessment Criteria

功能完整性：分支與規則正確
程式碼品質：MR 模板規範
效能優化：降低衝突發生
創新性：規則自動化腳本

Case #6: Git Flow 進階（features/release/hotfix）與回流策略

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：產品複雜度提升，需要對功能開發、釋出候選版、緊急修補有明確隔離與回流策略，避免長期分支與回合併災難。 技術挑戰：維持高可用性與高節奏開發並行，確保修補能正確回流 develop。 影響範圍：發行節奏、品質與可預測性。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

功能分支與主線污染。
缺乏 release 分支與 RC 管理。
熱修補無法回流 develop。

深層原因：

架構層面：發行節奏未階段化。
技術層面：分支與合併策略不熟練。
流程層面：缺少標準作業與檢查清單。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：導入 feature/release/hotfix 分支；release 分支凍結功能只修錯；hotfix 從 master 切出、修畢回流 master+develop；搭配 CI/CD 定義不同渠道與自動化測試閘門。

實施步驟：

分支策略訓練與 SOP
- 實作細節：教學與手冊（含圖示）。
- 所需資源：Wiki、工作坊
- 預估時間：0.5 天
模板化腳本
- 實作細節：建立 git flow alias/腳本。
- 所需資源：Shell/PowerShell
- 預估時間：0.5 天
管線對應渠道
- 實作細節：release -> RC 測試套件增強；master -> RTM。
- 所需資源：CI rules
- 預估時間：1 天

關鍵程式碼/設定：

# feature 開發
git checkout -b feature/awesome develop
# 完成後
git checkout develop && git merge --no-ff feature/awesome
git branch -d feature/awesome

# 建 release
git checkout -b release/1.2.0 develop
# 修畢 -> RC 測試通過後
git checkout master && git merge --no-ff release/1.2.0
git tag v1.2.0
git checkout develop && git merge --no-ff release/1.2.0
git branch -d release/1.2.0

# hotfix
git checkout -b hotfix/1.2.1 master
# 修畢
git checkout master && git merge --no-ff hotfix/1.2.1 && git tag v1.2.1
git checkout develop && git merge --no-ff hotfix/1.2.1
git branch -d hotfix/1.2.1

實際案例：作者建議先理解完整 Git Flow，再選擇性導入，以免砍錯關鍵環節。實作環境：標準 Git 平台。實測數據（參考值）：

改善前：修補遺漏回流導致重複缺陷
改善後：hotfix 回流率 100%，重複缺陷下降 70%+
改善幅度：可預測性顯著提升

Learning Points

階段化分支的價值
無快轉合併（–no-ff）的可追溯性
回流策略的重要性

技能要求

必備：Git 進階、合併策略
進階：自動化版本/變更日誌

延伸思考

依產品特性調整分支數量
風險：分支過多管理負擔上升
優化：機器人協助建立/關閉分支

Practice Exercise

基礎：模擬一次 release 分支流程
進階：執行一次 hotfix 並回流
專案：將 RC 管線與 RTM 管線分離

Assessment Criteria

功能完整性：流程符合規範
程式碼品質：合併紀錄清晰
效能優化：衝突降低
創新性：腳本自動化

Case #7: 單元測試導入策略（新專案 TDD、舊專案選擇性補測）

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：舊專案缺乏單元測試，新專案希望納入 TDD，但人力有限且既有代碼難測。需制定務實策略，避免「為測試而測試」。 技術挑戰：如何在短期內提升測試產出與價值，並導入 CI 測試關卡。 影響範圍：缺陷率、回 regresion 風險、開發效率。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis（根因分析）

直接原因：

舊代碼耦合高，難以撰寫單元測試。
測試文化缺乏，無標準。
CI 無測試關卡與報告。

深層原因：

架構層面：未以可測性設計。
技術層面：Mock/Stubs 等測試技術不足。
流程層面：未把測試當交付的一部分。

Solution Design（解決方案設計）

解決策略：新專案採 TDD；舊專案優先補「Bug 重現測試」「API 合約測試」「核心 Library 範例測試」。在 CI 中強制單元測試通過方可合併，逐步引入覆蓋率門檻。

實施步驟：

測試策略宣導與樣板
- 實作細節：提供不同測試類型的模板。
- 所需資源：測試框架（Jest/xUnit）
- 預估時間：0.5 天
CI 測試與報告
- 實作細節：JUnit/coverage 報告上傳、顯示。
- 所需資源：GitLab 測試報告
- 預估時間：0.5 天
門檻與緩衝
- 實作細節：先僅要求測試存在，後逐步提高覆蓋率（例如 30%->50%）。
- 所需資源：覆蓋率工具
- 預估時間：持續

關鍵程式碼/設定：

unit_test:
  stage: test
  image: node:18
  script:
    - npm ci
    - npm run test:ci -- --coverage --reporters=default --reporters=jest-junit
  artifacts:
    reports:
      junit: junit.xml
    paths:
      - coverage/

實際案例：作者建議以 TDD 啟動新專案，舊專案以高價值測試優先（bug 重現、API 規格）。實作環境：GitLab CI、Jest/xUnit。實測數據（參考值）：

改善前：回歸缺陷頻發
改善後：重複缺陷下降 40-60%；平均修復時間縮短 30%+
改善幅度：品質與效率雙升

Learning Points

測試類型分層與取捨
CI 測試報告與門檻設計
以測試推動設計改善

技能要求

必備：測試框架、Mock
進階：契約測試、消費者驅動合約（CDC）

延伸思考

可引入靜態掃描與風險熱點
風險：覆蓋率指標被「刷高」
優化：以缺陷預防為導向的測試設計

Practice Exercise

基礎：為一函式撰寫 TDD 測試
進階：為一 API 建立契約測試
專案：為舊專案補齊 bug 重現測試池

Assessment Criteria

功能完整性：測試通過與報告齊備
程式碼品質：測試可讀、維護性
效能優化：測試時間合理
創新性：契約測試實踐

Case #8: CI 產物管理（Artifacts）與保留策略

Problem Statement（問題陳述）

業務場景：CI 每次重建導致結果不一致，CD 階段無法直接取用已驗證的產物，回溯與比對困難。 技術挑戰：如何確保「一次建置，多處部署」，並有清晰的保留與清理策略。 影響範圍：發布一致性、可追溯性、儲存成本。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

無 artifacts 導致每環境重建。
缺乏統一命名與版本規則。
無保留/過期策略。

深層原因：

架構層面：Build 與 Deploy 未解耦。
技術層面：管線未輸出標準產物。
流程層面：缺少產物管理規範。

Solution Design

解決策略：在 CI 中標準化輸出 artifacts（含版本、Meta 資訊），設定過期時間與下載路徑，並與套件/映像倉庫對接，形成「一次建置，多處部署」。

實施步驟：

定義產物格式與命名
- 實作細節：artifact--.tgz
- 資源：規範文件
- 時間：0.5 天
管線產出 artifacts
- 實作細節：設定 paths、expire_in。
- 資源：YAML
- 時間：0.5 天
對接倉庫
- 實作細節：發佈至 Package/Registry。
- 資源：倉庫憑證
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

build:
  stage: build
  script: [ "npm ci", "npm run build" ]
  artifacts:
    name: "artifact-$CI_COMMIT_TAG-$CI_COMMIT_SHORT_SHA"
    paths: [ "dist/" ]
    expire_in: 14 days

實際案例：作者強調 manage artifacts 是導入初期的關鍵之一。實作環境：GitLab CI。實測數據（參考值）：

改善前：多環境重建，故障難回溯
改善後：可直接部署同一產物，回溯時間 < 10 分鐘
改善幅度：一致性顯著提升

Learning Points

Build/Deploy 解耦
命名與保留策略
與倉庫整合

技能要求

必備：YAML、包裝/打包
進階：SBOM、產物簽章

Practice Exercise

基礎：輸出 artifacts
進階：命名規則與過期策略
專案：統一多專案 artifacts 規範

Case #9: 發行管理用套件管理機制（apt/npm/nuget）與 SemVer

Problem Statement

業務場景：CD 難以一次到位，需先以套件管理簡化部署；希望用標準化版本與依賴管理，減少手動錯誤。 技術挑戰：確保版本可追溯、相依可解決、團隊能快速上手。 影響範圍：部署錯誤率、回退時間、依賴一致性。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

手動下載與拷貝造成錯誤。
無 SemVer 導致相容性混亂。
依賴未集中管理。

深層原因：

架構層面：缺乏內部倉庫策略。
技術層面：未整合發佈至倉庫的步驟。
流程層面：版本命名與升版缺乏規範。

Solution Design

解決策略：以 npm/nuget 等作為內部發行管道，規範 SemVer 2.0 與預發版標註（-beta/-rc），CI 於分支/Tag 觸發發佈至內部倉庫，作為手動或半自動部署的唯一來源。

實施步驟：

倉庫建置
- 實作細節：GitLab Package Registry/Artifactory。
- 資源：倉庫服務
- 時間：0.5 天
發佈腳本
- 實作細節：npm publish/nuget push，分渠道。
- 資源：憑證、腳本
- 時間：0.5 天
版本規範
- 實作細節：SemVer 與預發版（-beta/-rc）。
- 資源：規範文件
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

# npm 發佈（CI 內）
npm version 1.2.0-rc.1 --no-git-tag-version
npm publish --registry $NPM_REGISTRY --tag rc

# nuget 發佈
dotnet pack -c Release -p:PackageVersion=1.2.0
dotnet nuget push bin/Release/*.nupkg --source $NUGET_FEED --api-key $API_KEY

實際案例：作者建議在 CD 未完成前，先用套件管理達成穩定發行。實作環境：GitLab Package Registry、npm/nuget。實測數據（參考值）：

改善前：部署錯誤率高
改善後：透過倉庫安裝，錯誤率下降 60-80%
改善幅度：部署可靠度大幅提升

Learning Points

SemVer 與預發版
倉庫化發行的價值
依賴管理與可追溯性

技能要求

必備：npm/nuget、版本規劃
進階：私有倉庫、權限控管

Practice Exercise

基礎：將庫發佈至私有 npm/nuget
進階：分渠道（beta/rc）管理
專案：以套件管理支援半自動部署

Case #10: 容器化網站/服務，統一用映像倉庫管理 CD

Problem Statement

業務場景：網站與服務無合適套件管理，部署流程繁雜且環境不一致；希望用容器化統一打包並透過映像倉庫管理。 技術挑戰：建立 Docker 打包、設定變數/密鑰與多環境部署策略。 影響範圍：環境一致性、部署速度、安全性。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

缺乏標準打包格式。
環境配置四處散落。
映像不可追溯。

深層原因：

架構層面：未導入容器與映像倉庫。
技術層面：Dockerfile/多階段建置缺乏。
流程層面：缺少管線到部署的一致策略。

Solution Design

解決策略：以 Docker 多階段建置打包應用，推送至 GitLab Container Registry；以 Tag 映射版本與渠道；環境設定透過環境變數/Secrets；部署由運維拉取指定 Tag 版本。

實施步驟：

Docker 化
- 實作細節：Dockerfile 多階段建置、健康檢查。
- 資源：Docker
- 時間：1-2 天
CI 建像與推送
- 實作細節：以 Commit SHA/Tag 標示。
- 資源：GitLab CI、Registry
- 時間：0.5 天
部署流程
- 實作細節：環境變數/Secrets、滾動更新/回滾。
- 資源：Docker Compose/K8s
- 時間：1-2 天

關鍵程式碼/設定：

# Dockerfile (multi-stage)
FROM node:18 AS build
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci && npm run build

FROM nginx:stable
COPY --from=build /app/dist /usr/share/nginx/html
HEALTHCHECK CMD curl -f http://localhost/ || exit 1

# .gitlab-ci.yml 片段
docker_build:
  image: docker:24
  services: [ docker:24-dind ]
  script:
    - docker login $CI_REGISTRY -u $CI_REGISTRY_USER -p $CI_REGISTRY_PASSWORD
    - docker build -t $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHORT_SHA .
    - docker push $CI_REGISTRY_IMAGE:$CI_COMMIT_SHORT_SHA

實際案例：作者建議網站/服務以容器化，統一由 Registry 分發。實作環境：Docker、GitLab Registry。實測數據（參考值）：

改善前：部署需 2-4 小時
改善後：拉取映像並啟動 10-30 分鐘
改善幅度：部署時間縮短 75%+

Learning Points

多階段建置與體積優化
Tag 管理與回滾策略
環境變數與 Secrets 管理

技能要求

必備：Docker 基礎、CI 整合
進階：Compose/K8s 滾更、探針

Practice Exercise

基礎：為網站寫 Dockerfile 並跑起來
進階：CI 自動建像推送
專案：完成一套「拉像即部署」流程

Case #11: 禁止開發者本機編譯直上線（以 CI 產物與最小權限落實資安）

Problem Statement

業務場景：缺乏 CI/CD 時，開發者常在本機編譯後直接上傳 Production，無可追溯，存在重大資安與合規風險（惡意後門、未經授權變更）。 技術挑戰：建立以 CI 產物為唯一部署來源，並限制生產環境權限與審計。 影響範圍：資安、合規、營運風險。 複雜度評級：高

Root Cause Analysis

直接原因：

無中央建置產物。
開發者對生產環境擁有過高權限。
無審計與追蹤。

深層原因：

架構層面：流程未形成閉環。
技術層面：缺乏簽章/哈希驗證。
流程層面：權限分離與審批缺失。

Solution Design

解決策略：以 CI 為唯一建置源；部署只允許來自 Registry/Package 的簽章產物；開發者無 Production 登入權；生產部署需審批與審計紀錄；加入哈希/簽章驗證。

實施步驟：

權限治理
- 實作細節：開發者移除 Prod 登入；只允許運維與 CD Bot。
- 資源：IAM/AD
- 時間：0.5 天
來源限制
- 實作細節：部署腳本只接受 Registry 來源，驗證哈希/簽章。
- 資源：Hash/Sign 工具
- 時間：1 天
審批與審計
- 實作細節：GitLab Environments Approval，審批紀錄。
- 資源：GitLab EE 或外部工單
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

deploy_prod:
  stage: deploy
  environment:
    name: production
    url: https://app.example.com
  rules:
    - if: '$CI_COMMIT_TAG'   # 只允許標籤的正式版進 Prod
  when: manual               # 需人工審批
  script:
    - ./scripts/verify_signature.sh artifact.tgz
    - ./scripts/deploy.sh artifact.tgz
  approvals:
    required: 1              # EE 功能，或用外部審批流程替代

實際案例：作者以資安風險說明 CI/CD 的價值與必要性。實作環境：GitLab、簽章工具（cosign/gpg）。實測數據（參考值）：

改善前：未授權變更難追溯
改善後：本機直部署事件降為 0；所有部署可稽核
改善幅度：重大風險清除

Learning Points

「只從 CI 產物部署」的治理邏輯
權限最小化與審批
產物簽章與驗證

技能要求

必備：CI/CD、權限管理
進階：簽章與供應鏈安全

Practice Exercise

基礎：加入 Prod 審批步驟
進階：實作產物簽章與驗證
專案：制定部署治理準則與審計流程

Case #12: 管線可視化與通知（Pipeline、Badge、訊息整合）

Problem Statement

業務場景：團隊對當前品質狀態無感，錯過失敗通知，導致回饋遲緩。 技術挑戰：建立可視化與主動通知，提升回饋速度。 影響範圍：修復時間、跨團隊協作效率。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

無統一查看處。
無通知策略。
多專案狀態分散。

深層原因：

架構層面：缺乏狀態匯總。
技術層面：未善用內建可視化。
流程層面：未設定響應 SLO。

Solution Design

解決策略：啟用 GitLab Pipeline 頁面、專案徽章、Email/Slack/App 通知；在首頁建立專案燈號看板；定義回應 SLO。

實施步驟：

啟用通知
- 實作細節：設定 Email/Slack Webhook。
- 資源：Slack/Teams
- 時間：0.5 天
連結徽章
- 實作細節：README 放上 Pipeline/coverage 徽章。
- 資源：GitLab badges
- 時間：0.5 天
看板與 SLO
- 實作細節：建立失敗響應 SLO（如 30 分鐘內回應）。
- 資源：Wiki
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

![pipeline status](https://gitlab.com/<group>/<project>/badges/master/pipeline.svg)
![coverage](https://gitlab.com/<group>/<project>/badges/master/coverage.svg)

實際案例：作者指出 GitLab pipeline 與通知能確保第一時間掌握品質。實作環境：GitLab、Slack/Teams。實測數據（參考值）：

改善前：失敗發現需數小時
改善後：通知即時，平均回應 < 15 分鐘
改善幅度：MTTR 下降 50-70%

Learning Points

可視化與行為改變
通知與雜訊控制
SLO 與責任到人

技能要求

必備：平台設定
進階：訊息格式化與 ChatOps

Practice Exercise

基礎：為專案加入徽章
進階：整合 Slack 通知
專案：建立跨專案燈號看板

Case #13: 分支-環境-發布渠道映射（develop->beta, master->RC/RTM）

Problem Statement

業務場景：不同分支產生的版本在環境與標籤上無規範，導致測試/上線混亂。 技術挑戰：建立清晰映射，讓測試與運維明白來源與目的。 影響範圍：測試準確性、上線穩定性。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

沒有映射表。
發佈標籤混用。
測試版本與上線版本混淆。

深層原因：

架構層面：沒有渠道設計。
技術層面：管線規則未體現映射。
流程層面：測試與運維交接模糊。

Solution Design

解決策略：規範 develop->beta，master->RC/RTM；管線 rules/only 依分支決定標籤與發布行為；文件化與看板同步可視化。

實施步驟：

制定映射
- 實作細節：Wiki 與 README。
- 時間：0.5 天
規則落地
- 實作細節：CI rules 依分支設定 CHANNEL。
- 時間：0.5 天
可視化
- 實作細節：Badge 與看板顯示渠道狀態。
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

rules:
  - if: '$CI_COMMIT_BRANCH == "develop"'
    variables: { CHANNEL: "beta" }
  - if: '$CI_COMMIT_BRANCH == "master"'
    variables: { CHANNEL: "rc" }   # 發 RC，打 Tag 後為 RTM

實際案例：文章建議依分支設定不同發行方式與規則。實作環境：GitLab CI。實測數據（參考值）：

改善前：渠道混亂
改善後：測試與上線一目了然
改善幅度：交付錯版率下降 80%+

Learning Points

映射的清晰度決定效率
利用 rules 參數化渠道
文檔與可視化同步

Practice Exercise

基礎：建立映射文件
進階：實作 rules 管道
專案：跨多專案渠道統一

Case #14: 半自動 CD：以套件/檔案伺服器簡化手動部署

Problem Statement

業務場景：無法短期內完成全自動 CD，但手動步驟複雜易錯，需有穩定半自動流程。 技術挑戰：如何縮短步驟且可稽核。 影響範圍：錯誤率、效率與安全。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

手動步驟繁多不一致。
無唯一來源。
無稽核紀錄。

深層原因：

架構層面：未標準化部署包。
技術層面：缺部署腳本與清單。
流程層面：缺檢查清單與回報。

Solution Design

解決策略：以 CI 產生標準部署包，存於套件倉庫或檔案伺服器；制定簡單可複用的部署腳本與 Checklist；保留部署紀錄與回報。

實施步驟：

標準部署包
- 實作細節：包含版本資訊與校驗。
- 時間：0.5 天
部署腳本與 Checklist
- 實作細節：一鍵解壓、備份、切換。
- 時間：1 天
稽核與回報
- 實作細節：部署紀錄上傳、通知。
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

# deploy.sh
set -e
ARTIFACT=$1
sha256sum -c $ARTIFACT.sha256
timestamp=$(date +%Y%m%d%H%M)
cp -r /srv/app /srv/app_bak_$timestamp
tar -xzf $ARTIFACT -C /srv/app
systemctl restart app.service
echo "$ARTIFACT deployed at $timestamp" >> /var/log/deploy.log

實際案例：作者建議「做不到全自動，就半自動但要減錯」。實作環境：Linux/File Server/Package Registry。實測數據（參考值）：

改善前：手動 20+ 步驟
改善後：3-5 步（拉包、校驗、腳本）
改善幅度：錯誤率下降 70%+

Case #15: SemVer 與預發版標註（BETA/RC/RTM）治理

Problem Statement

業務場景：版本號混亂，無法一眼看出相容性與穩定程度；需有統一版本規範。 技術挑戰：實作一致的升版流程與預發版標註。 影響範圍：相容性判斷、依賴管理、測試與上線節奏。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

無版本規範。
人工命名錯誤。
測試/運維無從判斷穩定度。

深層原因：

架構層面：未將版本當契約。
技術層面：缺少版本工具鏈。
流程層面：升版與標註未自動化。

Solution Design

解決策略：採 SemVer 2.0，使用 -beta/-rc 作為預發標註；以腳本自動升版與打標，並在 CI 中統一注入版本資訊。

實施步驟：

規範制定
- 實作細節：主次修定義與預發規則。
- 時間：0.5 天
自動化腳本
- 實作細節：npm version/腳本打標。
- 時間：0.5 天
CI 注入版本
- 實作細節：環境變數與輸出文件。
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

# bump.sh
# 用法：./bump.sh minor rc
type=$1    # major/minor/patch
pre=$2     # rc/beta/none
npm version $type --no-git-tag-version
ver=$(node -p "require('./package.json').version")
[ "$pre" != "none" ] && ver="${ver}-${pre}.1"
git commit -am "chore: release $ver"
git tag "v$ver"
git push && git push --tags

實際案例：作者建議依 SemVer 並標註 BETA/RC/RTM。實作環境：任意語言/平台。實測數據（參考值）：

改善前：版本混用
改善後：一眼辨識穩定度與相容性
改善幅度：協作效率顯著提升

Case #16: 無單元測試時的冒煙測試（HTTP 頁面/端點清單）

Problem Statement

業務場景：早期或舊系統缺乏單元測試，仍需最基本品質防線。 技術挑戰：快速建立低成本、可自動化的冒煙測試。 影響範圍：線上故障率、回歸風險。 複雜度評級：低

Root Cause Analysis

直接原因：

單元測試缺失。
介面測試未建立。
無自動驗證。

深層原因：

架構層面：未以可測性設計。
技術層面：缺乏自動化測試工具使用。
流程層面：無最小測試清單。

Solution Design

解決策略：維護一份關鍵頁面/端點清單，於 CI/排程以 curl/newman 逐一檢查狀態與關鍵字，快速標紅異常，建立最小防線。

實施步驟：

清單建立
- 實作細節：URL+預期狀態/關鍵字。
- 時間：0.5 天
腳本化
- 實作細節：bash/powershell 實作探測。
- 時間：0.5 天
CI 接入
- 實作細節：失敗即紅燈、報告產出。
- 時間：0.5 天

關鍵程式碼/設定：

# smoke.sh
set -e
while read url expect; do
  code=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" "$url")
  [ "$code" = "$expect" ] || { echo "FAIL $url"; exit 1; }
done <<EOF
https://app.example.com/health 200
https://app.example.com/login 200
EOF

實際案例：作者 2003 年以 HTTP 客戶端點擊頁面作為簡易測試。實作環境：任意。實測數據（參考值）：

改善前：基本功能失效未即時發現
改善後：關鍵頁面故障可即時警示
改善幅度：早期攔截率顯著上升

Case #17: 工具替換決策框架（先善用舊工具，再考慮更換）

Problem Statement

業務場景：團隊常陷入「工具控」，動輒更換系統，導致成本高、學習曲線陡、交付受阻。 技術挑戰：建立一套評估與決策框架，避免頻繁、非必要替換。 影響範圍：成本、風險、效率。 複雜度評級：中

Root Cause Analysis

直接原因：

缺乏替換準則。
忽視「人」與「流程」因素。
成本估算不足。

深層原因：

架構層面：未以能力需求出發。
技術層面：相容性與遷移成本評估缺失。
流程層面：培訓與支持計畫不足。

Solution Design

解決策略：制定替換準則（重大缺口、已掌握 80% 功能仍不能滿足、明確長期收益），優先「找對人用好工具」；能沿用則沿用；必要時再更換，分階段遷移。

實施步驟：

差距分析
- 實作細節：功能差距、實作難度、成本。
- 時間：1-2 天
POC 與效益試算
- 實作細節：小範圍驗證與量化。
- 時間：1 週
決策與路線圖
- 實作細節：分波次遷移、培訓與支持。
- 時間：1-2 週

關鍵程式碼/設定：

決策檢核清單（節選）
- 需求是否確定與穩定？
- 既有工具是否能達成？缺口大小？
- 遷移成本（人/時/風險）與回收期？
- 培訓與維運是否可承擔？

實際案例：作者強調先善用現有（如 GitLab）避免多香爐多隻鬼。實作環境：不限。實測數據（參考值）：

改善前：每年 1-2 次大替換
改善後：3 年僅 0-1 次必要替換
改善幅度：風險與成本顯著下降

案例分類 1) 按難度分類

入門級：Case 5, 8, 12, 13, 15, 16
中級：Case 1, 2, 3, 7, 9, 10, 14, 17
高級：Case 4, 6, 11

2) 按技術領域分類

架構設計類：Case 1, 2, 4, 6, 11, 13, 17
效能優化類：Case 8, 10, 12, 14
整合開發類：Case 2, 4, 9, 10, 15
除錯診斷類：Case 3, 7, 16
安全防護類：Case 11, 15

3) 按學習目標分類

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

案例學習路徑建議

先學哪些案例？
- 入門基礎（觀念+最小落地）：Case 1（問題導向）、Case 5（精簡 Git Flow）、Case 2（最小 CI/CD 閉環）、Case 8（Artifacts）
- 基礎品質與可視化：Case 7（單元測試策略）、Case 16（冒煙測試）、Case 12（可視化與通知）
依賴關係
- Case 13（分支-渠道映射）依賴 Case 5
- Case 9（套件發行）依賴 Case 2、8、15
- Case 10（容器化）依賴 Case 2、8、15
- Case 11（資安治理）依賴 Case 2、8、9/10、13
- Case 6（進階 Git Flow）依賴 Case 5
- Case 4（工具收斂）依賴 Case 1（價值導向）
完整學習路徑建議
1. 概念與最小落地：Case 1 → Case 5 → Case 2 → Case 8
2. 品質防線與回饋：Case 7 → Case 16 → Case 12
3. 發行與版本治理：Case 15 → Case 13 → Case 9
4. 容器化與一致部署：Case 10 →（可選）Case 14 半自動 CD
5. 安全與合規落實：Case 11
6. 工具與流程進化：Case 6（進階 Git Flow）→ Case 4（工具收斂）→ Case 17（替換決策）

說明

各案例的「實測數據」為導入專案常見參考值，用於教學與評估目標設定，實作時應依團隊基線重測與校準。

架構師觀點: 你需要什麼樣的 CI / CD ?

Case #1: 從工具導向到問題導向的 CI/CD 啟動專案

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #2: 最小可行 CI/CD（版本控制+CI+發行管理）的落地

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #3: 無事件觸發的老舊版控（日更型 Daily Build）土炮 CI

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #4: 工具叢林收斂（GitLab 一站式替代重疊系統）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #5: Git Flow 精簡版（僅 master/develop）快速上手

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #6: Git Flow 進階（features/release/hotfix）與回流策略

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #7: 單元測試導入策略（新專案 TDD、舊專案選擇性補測）

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis（根因分析）

Solution Design（解決方案設計）

Case #8: CI 產物管理（Artifacts）與保留策略

Problem Statement（問題陳述）

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #9: 發行管理用套件管理機制（apt/npm/nuget）與 SemVer

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #10: 容器化網站/服務，統一用映像倉庫管理 CD

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #11: 禁止開發者本機編譯直上線（以 CI 產物與最小權限落實資安）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #12: 管線可視化與通知（Pipeline、Badge、訊息整合）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #13: 分支-環境-發布渠道映射（develop->beta, master->RC/RTM）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #14: 半自動 CD：以套件/檔案伺服器簡化手動部署

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #15: SemVer 與預發版標註（BETA/RC/RTM）治理

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #16: 無單元測試時的冒煙測試（HTTP 頁面/端點清單）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

Case #17: 工具替換決策框架（先善用舊工具，再考慮更換）

Problem Statement

Root Cause Analysis

Solution Design

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