🔧 CI/CD 與部署最佳實踐

1. Selective Builds / Incremental CI 使用路徑或模組變更來觸發特定服務的建置與測試，避免「build the world」。

工具建議：Bazel、Nx、Buildkite dynamic pipelines、Azure DevOps YAML with path filters。

2. Canary Deployment & Feature Flags 各服務需支援獨立的 Canary release 機制，避免一個變更影響整個 monorepo。

使用 Feature Flags（如 LaunchDarkly）來安全推出新功能。

3. Pull Request Validation Pipelines 所有 PR 必須通過驗證工作流程（lint、單元測試、靜態分析等），可依服務區分流程。

📈 可觀測性與監控最佳實踐 4. 統一的 Observability Framework 所有服務共用一致的 observability 標準：如 OpenTelemetry tracing、Prometheus metrics 格式。

可透過 repo 內的共用模組（如 logging library）實作統一化監控策略。

5. Dashboard 與 Alert 模板化 使用共用的 Grafana 或 Datadog dashboard 模板。

Alerting 使用共通 template 並加上 per-service label/tag，支援快速過濾與關聯性分析。

🔒 安全與權限管理 6. 代碼與部署權限分離 使用 GitHub CODEOWNERS 或 GitLab 的 Approval Rules 分離不同模組的代碼審核權。

控管部署權限，例如某些服務只能由特定 SRE/DevOps 成員觸發 Production 部署。

7. Secrets 與 Configuration 隔離 服務設定與 secrets 不能 hardcoded，在 monorepo 中使用像 HashiCorp Vault、SOPS 或 GitHub Actions Encrypted Secrets 進行加密管理。

每個服務應有自己獨立的設定檔（例如 service-A/config.yaml），避免混用。

🔄 Incident Response 與變更管理 8. 服務導向的 Change Log / Release Note 在 monorepo 中導入 CHANGELOG.md per-service，或統一使用工具（如 changesets）自動生成版本記錄。

9. 錯誤分群與 RCA 關聯 統一追蹤 deploy SHA 與 error log、tracing ID。

可用工具：Sentry、Honeycomb、Elastic Stack。

🛠️ 工具與實作建議 類別 工具 說明 CI/CD Buildkite / GitHub Actions / Azure DevOps 支援條件式 trigger Build system Bazel / Nx 支援模組化 build 分析 Observability Prometheus / Grafana / OpenTelemetry 標準化指標與追蹤 Secret 管理 HashiCorp Vault / SOPS 避免 secrets 混入代碼 Release Management changesets / semantic-release 自動化生成 release 記錄

✅ 結語 SRE 在 Monorepo 架構中要維持「模組自治」與「運維一致性」之間的平衡。透過選擇合適的工具、設計良好的 CI/CD 流程、統一可觀測性與嚴格權限控管，才能讓團隊維持可靠、高效的服務營運。

🧱 一、CI/CD 策略 ✅ 1. 使用 path filters 實現 Selective Build 目的：只建置受影響的模組，減少不必要的重建。

做法：

yaml 複製 編輯 trigger: batch: true paths: include: - services/service-a/* 配合：

multi-stage pipelines，依服務設計模組化 YAML（如 service-a-pipeline.yml）。

可自訂條件在 template 內執行對應測試/部署。

✅ 2. Template 化 Pipeline 結構 目的：統一流程、降低維運成本。

做法：

yaml 複製 編輯

azure-pipelines.yml

stages:

• template: templates/build-test.yml parameters: service: ‘service-a’ 建議結構：

bash 複製 編輯 /pipelines /templates build-test.yml deploy.yml service-a-pipeline.yml service-b-pipeline.yml ✅ 3. YAML 策略式部署 使用 environment 與 approval 流程。

加入部署條件、Owner approver，提升變更安全性：

yaml 複製 編輯 environments:

• name: ‘production’ resourceType: ‘VirtualMachine’ approval: steps: - approvers: [‘sre-team’] 📈 二、可觀測性最佳實踐 ✅ 4. 建立共用 Log 與 Tracing 標準 使用 Application Insights + OpenTelemetry SDK。

所有服務強制寫入：

CorrelationId

Deployment SHA

RequestId / UserId

✅ 5. 加入 CI/CD Traceability 部署流程中將 BuildId 或 Commit SHA 寫入環境變數與日誌。

可配合 Azure Monitor、Grafana 建立 Dashboard，追蹤版本影響。

🔒 三、安全與權限控管 ✅ 6. 使用 Git 分支保護與 CODEOWNERS 各服務目錄設置 CODEOWNERS，強制審核：

bash 複製 編輯 /services/service-a/* @team-a /services/service-b/* @team-b ✅ 7. 控管部署權限與 Approvers 配合 Azure Environments 設定 Approver。

或於 YAML 中使用 check 來阻擋不合法部署。

🔁 四、事件回溯與變更紀錄 ✅ 8. 整合 Work Item 與 Pull Request 建議：

所有 Pull Request 需關聯 Work Item。

部署紀錄要能對應回 PR / Work Item / Commit SHA。

✅ 9. 使用 Tag / Build Name 命名策略 例：v1.2.3-service-a-20240802

所有 artifacts 命名規範統一化，方便查詢與比較版本。

🛠️ 五、推薦工具與組件結構 領域 工具 備註 CI/CD Azure DevOps Pipelines 支援 YAML modular pipelines Build 分流 path filters + conditions 控制僅建置變更的模組 Observability Application Insights / Log Analytics / OpenTelemetry 支援 tracing、metric、log Security Azure Environments Approvals / CODEOWNERS 精細控管權限與變更流程 Deployment Multi-stage pipeline + Environments 統一部署與審核流程 通知整合 Azure DevOps + Teams/Slack Webhook 部署與錯誤通知自動化

✅ 小結 在 Monorepo 中運用 Azure DevOps，SRE 團隊的任務是打造「模組獨立、流程一致、監控可追溯」的 CI/CD 與運維流程。透過 path filter 控制變更範圍、環境審核把關部署安全、以及整合監控與錯誤回報機制，能大幅提升運營穩定性與效率。

🛠️ SRE 承接維運工作：注意事項與最佳實踐 🔍 一、承接前的準備階段 ✅ 資訊盤點與文件要求 ✅ 系統架構圖（包含網路拓撲、資料流）

✅ 各環境（DEV/QA/PROD）部署清單與權限列表

✅ CI/CD 流程與自動化腳本（Pipeline as Code）

✅ 操作手冊（手動操作項目 / SOP）

✅ 常見問題與歷史異常排查經驗（如 RCA 記錄）

✅ 服務 SLO / SLA / Error Budget（如有）

✅ 確認維運邊界 哪些層級屬於 SRE 負責？（Infra / App / DB / 3rd party）

是否支援 on-call？支援時間為何？

有無落地的 escalation policy？

🔄 二、承接過程中的最佳實踐 ✅ 導入觀測性與自動化監控 接手前應確保：

Log、Metrics、Tracing 可用並可串接告警

核心指標（如 RPS、CPU、記憶體、錯誤率）均被監控

有異常時是否能追蹤部署版本 / Commit SHA

✅ 進行 Shadowing 與演練 與原開發團隊共同值班 / 監控一週以上

模擬以下情境：

常見故障排除演練（網路、CPU 飆高、外部服務 timeout）

部署流程實測

回滾操作演練（Rollback）

📋 三、驗收與交接清單（Takeover Checklist） 類別 驗收項目 狀態 ✅ 架構與元件 系統架構圖文件完整 ✅ / ⬜ CI/CD Pipeline 可重現建置與部署 ✅ / ⬜ Log/Monitoring 已接入可觀測性系統（Grafana, Prometheus 等） ✅ / ⬜ 告警規則 核心指標已設告警（CPU, Error Rate, Latency） ✅ / ⬜ Documentation 操作手冊與常見問題文件完整 ✅ / ⬜ 權限與帳號 雲端/主機/資料庫帳號已交接，含 MFA 開通 ✅ / ⬜ 回報與通知 Incident 回報流程已確認（On-call, Slack, PagerDuty） ✅ / ⬜ 問題處理 已完成 3 種常見異常排除演練 ✅ / ⬜ 維運邊界 支援時間、服務範圍、SLA 已定義並書面確認 ✅ / ⬜

🧰 工具建議 領域 工具 說明 監控 Grafana / Prometheus / Datadog 標準化可觀測性 日誌 ELK / Loki / Cloud Logging 搜尋與追蹤錯誤 告警 Alertmanager / PagerDuty / Opsgenie 即時通知與輪值 部署 GitHub Actions / Azure DevOps / ArgoCD 持續交付 文件 Notion / GitBook / Confluence 儲存操作知識 安全 Vault / Key Vault / SOPS 秘密管理

✅ 結語 SRE 在承接維運時，務必「明確定義責任邊界、落地觀測與自動化、備齊文檔與演練流程」。這不僅減少出包機率，也能為後續的 incident management 與 service quality 建立穩固基礎。

📚 書籍與出版物

1. 《Site Reliability Engineering》 (Google SRE Book) 📖 原始官方書籍，由 Google 團隊撰寫。

✅ 專章說明如何接手服務、建立 on-call 流程與 incident handling。

重點章節：

Chapter 4: “Service Lifecycle”

Chapter 12: “Practical Alerting”

📎 線上閱讀（免費）

2. 《The Site Reliability Workbook》 📘 實作導向補充，包含 incident response 演練與 takeover checklist。

特別推薦：

Chapter 6: “Effective Troubleshooting”

Chapter 9: “Postmortem Culture: Learning from Failure”

📎 官方連結

🧭 官方與企業最佳實踐 3. Microsoft SRE Practice Guidance 包含從開發團隊移交到運維團隊的流程建議。

提供 DevOps Transition Model、SLO Policy Design。

📎 官方文件：Microsoft Cloud Adoption Framework

4. Google Cloud - SRE Dev to Ops Handoff 指出從開發團隊 handoff 給 SRE 團隊的最佳流程。

包括“readiness review”、“operational maturity assessment”。

📎 SRE readiness checklist (Google Cloud)

📄 模板與開源資源 5. GitHub - SRE Handoff Checklist 開源專案，提供 Markdown 格式的 handover checklist。

包含系統說明、CI/CD、Logging、帳號權限、安全等。

📎 https://github.com/trstringer/sre-handoff-checklist

6. Incident.io 的 SRE Incident Readiness Template 包含 on-call 交接、incident tracking、rotation training。

📎 https://www.incident.io/blog/on-call-readiness-checklist

📌 延伸關鍵字建議（用於進一步搜尋） SRE service takeover checklist

DevOps operational readiness review

SRE handover best practices

Incident response preparedness

Dev to Ops transition process

SRE production ownership

1 Monorepo 管理規劃與最佳實踐 1.1 Repo 結構建議 text 複製 編輯 repo-root/ ├── services/ │ ├── backend/ │ │ ├── order-service/ │ │ ├── payment-service/ │ │ ├── customer-service/ │ │ └── notification-service/ │ └── frontend/ │ ├── portal-app/ │ └── admin-app/ ├── libs/ # 共用程式庫（Java/Kotlin、TypeScript） ├── infra/ │ ├── charts/ # Helm charts（含 APISIX 與防腐層 ACL） │ └── pipelines/ # YAML pipeline template └── docs/ 語言層級工具 Spring Boot：Gradle settings.gradle.kts 以 composite build 隔離 module； React：採 pnpm / Yarn workspaces 管理套件與版本。

變更偵測 – 以 path filters 及 git diff 腳本決定要重建的 service，減少整倉重編譯。 Microsoft for Developers Graphite.dev

PR 流程 – CODEOWNERS + branch policy；強制 microservice 不可直接呼叫其它 service（靜態分析 + 依賴白名單）。

常見陷阱

Build 時間暴增 → 建置快取 & Remote Cache。

Merge 衝突頻繁 → Feature flag + trunk-based flow，縮短分支存活期。 Graphite.dev

2 CI/CD 管理規劃與最佳實踐（Azure DevOps） 2.1 多階段 YAML 範本 yaml 複製 編輯

/infra/pipelines/svc-template.yml

parameters:

• name: path type: string stages:
• stage: Build jobs:
  • job: Build pool: ‘ubuntu-latest’ steps:
    • task: Cache@2 # Turbo/Gradle Cache
    • script: ./gradlew build
• stage: Test dependsOn: Build jobs:
  • job: Test steps:
    • script: ./gradlew test
    • script: npx tracecli run –report
• stage: Security dependsOn: Test jobs:
  • template: trivy-scan.yml
• stage: Deploy dependsOn: Security variables: imageTag: $(Build.BuildId) jobs:
  • deployment: Canary strategy: runOnce: deploy: steps: - script: | helm upgrade –install ${{ parameters.path }}
    –set image.tag=$(imageTag) –wait 模組化：將 Build / Test / Security / Deploy 切為獨立 stage，易於重用與追蹤。 Folio3 Cloud Services

藍綠 / 金絲雀

佈署策略由 Argo Rollouts 或 Flagger 控制；APISIX 做流量分割。

選擇時機：低風險更新→藍綠；需要逐步驗證→金絲雀。 Octopus Deploy Medium

DORA Metrics 集成 – 在 Pipeline 完成時將 Lead Time、Deployment Frequency 等指標匯入 Azure Monitor 或 Grafana。 New Relic Atlassian

3 SRE 管理規劃與最佳實踐 層次 重點 工具/做法 SLI / SLO 延遲、錯誤率、流量、資源飽和度 Prometheus + Grafana；APISIX exporter；Error Budget 政策 Observability 整合 Tempo Trace、Loki Log、Prom Metrics OpenTelemetry SDK 全面佈建 Incident Response On-call、Runbook、Postmortem Azure Boards + PagerDuty 網路治理 K8s NetworkPolicy 限制 ingress/egress，配合 Calico / Azure CNI —

四大訊號 (Golden Signals) 應列為 Dashboard 首要面板，對應 Alert Rule。 Splunk

4 Test 管理規劃與最佳實踐 測試金字塔

單元 (JUnit/Jest)

服務整合 – Spring Boot Test, MSW (前端)

合約測試 – OpenAPI schema 驗證

E2E – Tracetest + Tempo，以 Trace 作為斷言來源；在金絲雀階段強制執行。 Grafana Labs tracetest.io

Pipeline 佈署前阻斷

舞台失敗即中止佈署

合約測試失敗阻止升版，確保各微服務仍符合接口約束。

資料隔離 – 使用 Ephemeral Namespace + Test-container DB，避免污染正式資料。

5 可能問題與對策 類別 風險 緩解策略 Monorepo 巨型倉庫效能下降 建置快取、增量編譯、Repo 分區 (Virtual) CI/CD Pipeline 執行時間過長 併行 Agent、Stage 條件化、快取 佈署策略 金絲雀監控不足導致回滾延遲 自動化指標閾值 + AutoRollback 網路 ingress/egress 設定錯誤 Policy as Code + PR 驗證 Observability 成本 Trace/Log 量暴衝 取樣率動態調整、壓縮策略 資料遷移 藍綠切換漏同步 使用 expand-migrate-contract 資料庫版本化模式

6 下一步時程（建議） 週次 里程碑 W -1 確定 Monorepo 結構 + 建置快取 PoC W0 pipeline template & blue-green PoC 上線 W1 接入 DORA Metrics、Golden Signals Dashboard W2 Tracetest E2E 腳本覆蓋核心流程 W3 制定網路 Policy as Code & Git 版控 W4 完成 SLO 文件、Incident runbook、演練

參考文獻 Monorepo 協作與常見陷阱 Microsoft for Developers Graphite.dev

Azure DevOps Pipeline 模組化 Folio3 Cloud Services

藍綠/金絲雀策略比較 Octopus Deploy Medium

四大訊號與 SRE 度量 Splunk

DORA Metrics 實務 New Relic Atlassian

Tempo & Tracetest 測試實務 Grafana Labs tracetest.io

1 Helm values.yaml（以 order-service Spring Boot 微服務為例） yaml 複製 編輯

charts/order-service/values.yaml

image: repository: ghcr.io/your-org/order-service tag: “1.0.0” # 由 CI 產出並覆寫 pullPolicy: IfNotPresent

service: type: ClusterIP port: 8080

env: SPRING_PROFILES_ACTIVE: “prod” JAVA_OPTS: “-Xms512m -Xmx512m”

replicaCount: 2 # 預設藍/綠各 50 %

autoscaling: enabled: true minReplicas: 2 maxReplicas: 8 targetCPUUtilizationPercentage: 75

ingress: enabled: false # 由 APISIX Gateway 控制，不暴露單體 ingress

Canary / Blue-Green 控制（交由 Argo Rollouts 或 Flagger）

rollout: strategy: canary steps: - setWeight: 10 - pause: { duration: 2m } - setWeight: 25 - pause: { duration: 5m } - setWeight: 50 - pause: { duration: 10m }

resources: limits: cpu: 500m memory: 1Gi requests: cpu: 200m memory: 512Mi

livenessProbe: httpGet: path: /actuator/health/liveness port: 8080 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10

readinessProbe: httpGet: path: /actuator/health/readiness port: 8080 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 5 重點

rollout.strategy 與 steps 讓 Helm Chart 天然支援金絲雀或藍綠發佈。

如需前端 React 應用，可將 image.tag 與 service.port 改成 nginx 容器值並關掉 probes。

2 完整 Azure DevOps Pipeline（order-service） yaml 複製 編輯

.azure-pipelines/order-service.yml

name: $(Date:yyyyMMdd).$(Rev:.r) # 版本號

trigger: branches: include: [main] paths: include: [services/backend/order-service/**]

variables: DOCKER_REGISTRY: ghcr.io/your-org IMAGE_NAME: order-service

stages:

———- Build ———-

• stage: Build displayName: Build & Unit Test jobs:
  • job: Build pool: ubuntu-latest steps:
    • task: Cache@2 inputs: key: ‘gradle | “$(Agent.OS)” | **/gradle.*’ path: ~/.gradle
    • script: ./gradlew clean build displayName: Gradle Build

———- Security ———-

• stage: Security dependsOn: Build jobs:
  • job: Scan pool: ubuntu-latest steps:
    • script: | trivy image –exit-code 1 $(DOCKER_REGISTRY)/$(IMAGE_NAME):$(Build.SourceVersion) displayName: Trivy Static Scan

———- Containerize ———-

• stage: Package dependsOn: Security variables: tag: $(Build.SourceVersion) jobs:
  • job: Docker pool: ubuntu-latest steps:
    • task: Docker@2 inputs: command: buildAndPush repository: $(DOCKER_REGISTRY)/$(IMAGE_NAME) dockerfile: services/backend/order-service/Dockerfile tags: $(tag)

———- Deploy (Blue-Green/Canary) ———-

• stage: Deploy dependsOn: Package variables: helmChart: charts/order-service tag: $(Build.SourceVersion) jobs:
  • deployment: Canary environment: k8s-prod strategy: runOnce: deploy: steps: - task: HelmDeploy@0 inputs: command: upgrade chartType: FilePath chartPath: $(helmChart) releaseName: order-service namespace: prod overrideValues: image.tag=$(tag) install: true 延伸

若四個後端服務皆相同流程，可改寫為 Template + parameters.path，主 Pipeline 透過 extends 簡化維護。

透過 environment + approval gate 可強制 Canary 每一步流量提升需人員批准。

3 Kubernetes NetworkPolicy 範例 3.1 禁止微服務彼此直接存取（只允許 APISIX） yaml 複製 編輯

networkpolicies/deny-eastwest.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata: name: deny-eastwest namespace: prod spec: podSelector: {} policyTypes: - Ingress ingress: - from: - podSelector: matchLabels: app: apisix-gateway ports: - protocol: TCP port: 8080 3.2 嚴格 egress （僅存取舊系統 ACL） yaml 複製 編輯

networkpolicies/restrict-egress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata: name: restrict-egress namespace: prod spec: podSelector: matchLabels: tier: backend policyTypes: - Egress egress: - to: - ipBlock: cidr: 10.50.0.0/16 # 舊有核心系統子網 ports: - protocol: TCP port: 1521 # 例如 Oracle DB - to: - podSelector: matchLabels: app: tempo-trace # 送 Trace ports: - protocol: TCP port: 4317 治理提示

Policy as Code：將 networkpolicies/ 目錄加入 Pull-Request 驗證，違反規範自動拒絕。

在 AKS/Calico 可啟用 GlobalNetworkPolicy 做跨命名空間的「預設拒絕」。

如何在文件／簡報中引用 markdown 複製 編輯

2.3 佈署流程 (YAML)

<貼上上方 Pipeline 片段> 同理，Helm 與 NetworkPolicy 亦可用相同方式內嵌 code fence。若要拆成多檔示範，可直接將上述段落複製到 infra/ 對應目錄。

接下來可做的事 動作 時程 在 dev 叢集實驗 Helm Chart + Argo Rollouts 明後兩日 於 Azure DevOps 導入 Template 化 Pipeline 本週內 對 Calico/Azure CNI 啟用 NetworkPolicy 預設拒絕 下週

1 React 前端 Helm Chart（portal-app 範例） markdown 複製 編輯 repo-root/ └─ charts/ └─ portal-app/ ├─ Chart.yaml ├─ templates/ │ ├─ deployment.yaml │ ├─ service.yaml │ └─ ingress.yaml └─ values.yaml ←★ 本段重點 1.1 values.yaml yaml 複製 編輯 image: repository: ghcr.io/your-org/portal-app # CI 產生的容器 tag: “1.0.0” # Azure DevOps 以 –set image.tag=${BUILD_ID} 覆寫 pullPolicy: IfNotPresent

service: type: ClusterIP port: 80

ingress: enabled: true className: apisix hosts: - host: portal.yourdomain.com paths: - path: / pathType: Prefix tls: - hosts: - portal.yourdomain.com secretName: portal-tls

env: # 由 ConfigMap 注入至 Nginx REACT_APP_API_BASE: “https://gateway.yourdomain.com/api"

resources: requests: cpu: 50m memory: 64Mi limits: cpu: 200m memory: 256Mi

autoscaling: enabled: true minReplicas: 2 maxReplicas: 6 targetCPUUtilizationPercentage: 70

rollout: strategy: canary # 交由 Argo Rollouts / Flagger 控流 steps: - setWeight: 20 - pause: { duration: 2m } - setWeight: 50 - pause: { duration: 5m } 說明

以 Nginx 靜態容器 提供 React build 產物，探針可略。

env 區段可透過 extraEnvs 或 ConfigMap volume 掛載到 Nginx，以便前端在 runtime 讀取 API Gateway URL。

ingress.className: apisix 讓 Gateway 統一控管流量，配合藍綠／金絲雀標籤。

其餘欄位（資源、HPA、rollout）與後端服務保持一致，方便共用 Pipeline 與監控。

Helm Chart 的目錄結構、values.yaml 角色等概念與官方／社群範例一致，可參考 Medium 部署教學中的說明節【 values.yaml: This file stores the values that are used in the chart 】 Medium 。

2 Tracetest E2E 測試腳本 2.1 測試定義檔 (order_canary.yaml) yaml 複製 編輯 type: Test spec: id: 2c18f3c5-7e23-4a3d-9b22-9bc2a5e5d001 # UUID，可用 tracetest generate test 產生 name: Order – Place Order (Canary) description: “下單流程 (透過 APISIX)” trigger: type: http httpRequest: method: POST url: https://gateway.yourdomain.com/api/v1/orders headers: - key: Content-Type value: application/json body: | { “customerId”: “C123”, “items”: [{ “sku”: “ABC-001”, “qty”: 1 }] } specs: # 1️⃣ 驗證 APISIX 回應 - selector: span[name = “APISIX proxy”] assertions: - http.status_code = 202 # 2️⃣ 驗證 order-service DB latency - selector: span[service.name = “order-service” && tracetest.span.type = “database”] assertions: - tracetest.span.duration < “100ms” # 3️⃣ 驗證 payment-service 呼叫成功 - selector: span[service.name = “payment-service”] assertions: - http.status_code = 200 - tracetest.span.duration < “500ms” 語法取自 Tracetest 官方 YAML Test Definition 模板 GitHub ，並改寫成貴團隊情境。

2.2 資料源 (Tempo) 連線設定 yaml 複製 編輯 type: DataStore spec: name: Grafana Tempo type: tempo default: true tempo: type: grpc grpc: endpoint: tempo.monitoring.svc.cluster.local:9095 tls: insecure: true 以上設定對應官方 Tempo 連線範例，以 gRPC 埠 9095 介接 Tempo Backend。 Tracetest Docs

2.3 在 CI/CD Pipeline 執行 yaml 複製 編輯

追加至 stage

• script: | tracetest apply datastore -f .tracetest/datastore-tempo.yaml tracetest run test –file .tracetest/order_canary.yaml –wait displayName: Tracetest E2E –wait 會阻斷直到測試通過／失敗，可作為金絲雀流量放大的 gate。

失敗時直接 exit 1，Azure DevOps Pipeline 將標記為紅燈，中止後續流程。

3 下一步建議 工作 建議負責人 目標日期 在 dev 叢集安裝 Tracetest + Tempo，匯入上列 YAML SRE 本週 將 order_canary.yaml 接入既有 Pipeline Template DevOps 本週 依每支前端／後端服務拆分 Tracetest 測試並覆蓋核心路徑 QA 下週 將 React Chart 納入 helm lint 與 helm unittest Frontend SRE 下週

系統實作範例集

本文收錄 Helm Charts（後端與前端）、Azure DevOps Pipeline、Kubernetes NetworkPolicy、以及 Tracetest E2E 測試腳本 等完整範例，方便直接落地或作為提案附件使用。

1 Order-Service Helm values.yaml

yaml

charts/order-service/values.yaml

image: repository: ghcr.io/your-org/order-service tag: “1.0.0” # 由 CI 產出並覆寫 pullPolicy: IfNotPresent

service: type: ClusterIP port: 8080

env: SPRING_PROFILES_ACTIVE: “prod” JAVA_OPTS: “-Xms512m -Xmx512m”

replicaCount: 2 # 預設藍/綠各 50 %

autoscaling: enabled: true minReplicas: 2 maxReplicas: 8 targetCPUUtilizationPercentage: 75

ingress: enabled: false # 由 APISIX Gateway 控制，不暴露單體 ingress

rollout: # Canary / Blue-Green（交由 Argo Rollouts 或 Flagger） strategy: canary steps: - setWeight: 10 - pause: { duration: 2m } - setWeight: 25 - pause: { duration: 5m } - setWeight: 50 - pause: { duration: 10m }

resources: limits: cpu: 500m memory: 1Gi requests: cpu: 200m memory: 512Mi

livenessProbe: httpGet: path: /actuator/health/liveness port: 8080 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10

readinessProbe: httpGet: path: /actuator/health/readiness port: 8080 initialDelaySeconds: 10 periodSeconds: 5 2 Azure DevOps Pipeline（Order-Service） yaml 複製 編輯

.azure-pipelines/order-service.yml

name: $(Date:yyyyMMdd).$(Rev:.r)

trigger: branches: include: [main] paths: include: [services/backend/order-service/**]

variables: DOCKER_REGISTRY: ghcr.io/your-org IMAGE_NAME: order-service

———- Build ———-

stages:

• stage: Build displayName: Build & Unit Test jobs:
  • job: Build pool: ubuntu-latest steps:
    • task: Cache@2 inputs: key: ‘gradle | “$(Agent.OS)” | **/gradle.*’ path: ~/.gradle
    • script: ./gradlew clean build displayName: Gradle Build

———- Security ———-

• stage: Security dependsOn: Build jobs:
  • job: Scan pool: ubuntu-latest steps:
    • script: | trivy image –exit-code 1 $(DOCKER_REGISTRY)/$(IMAGE_NAME):$(Build.SourceVersion) displayName: Trivy Static Scan

———- Containerize ———-

• stage: Package dependsOn: Security variables: tag: $(Build.SourceVersion) jobs:
  • job: Docker pool: ubuntu-latest steps:
    • task: Docker@2 inputs: command: buildAndPush repository: $(DOCKER_REGISTRY)/$(IMAGE_NAME) dockerfile: services/backend/order-service/Dockerfile tags: $(tag)

———- Deploy (Blue-Green / Canary) ———-

• stage: Deploy dependsOn: Package variables: helmChart: charts/order-service tag: $(Build.SourceVersion) jobs:
  • deployment: Canary environment: k8s-prod strategy: runOnce: deploy: steps: - task: HelmDeploy@0 inputs: command: upgrade chartType: FilePath chartPath: $(helmChart) releaseName: order-service namespace: prod overrideValues: image.tag=$(tag) install: true 3 Kubernetes NetworkPolicy 3.1 禁止微服務彼此呼叫（僅允許 APISIX） yaml 複製 編輯

networkpolicies/deny-eastwest.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata: name: deny-eastwest namespace: prod spec: podSelector: {} policyTypes: - Ingress ingress: - from: - podSelector: matchLabels: app: apisix-gateway ports: - protocol: TCP port: 8080 3.2 嚴格 egress（僅允許舊系統與 Tempo） yaml 複製 編輯

networkpolicies/restrict-egress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: NetworkPolicy metadata: name: restrict-egress namespace: prod spec: podSelector: matchLabels: tier: backend policyTypes: - Egress egress: - to: - ipBlock: cidr: 10.50.0.0/16 # 舊核心系統 ports: - protocol: TCP port: 1521 # 例如 Oracle - to: - podSelector: matchLabels: app: tempo-trace ports: - protocol: TCP port: 4317 4 React Front-End Helm Chart（portal-app） 4.1 目錄結構 text 複製 編輯 charts/ └─ portal-app/ ├─ Chart.yaml ├─ templates/ │ ├─ deployment.yaml │ ├─ service.yaml │ └─ ingress.yaml └─ values.yaml 4.2 values.yaml yaml 複製 編輯 image: repository: ghcr.io/your-org/portal-app tag: “1.0.0” # CI 覆寫 pullPolicy: IfNotPresent

service: type: ClusterIP port: 80

ingress: enabled: true className: apisix hosts: - host: portal.yourdomain.com paths: - path: / pathType: Prefix tls: - hosts: - portal.yourdomain.com secretName: portal-tls

env: REACT_APP_API_BASE: “https://gateway.yourdomain.com/api"

resources: requests: cpu: 50m memory: 64Mi limits: cpu: 200m memory: 256Mi

autoscaling: enabled: true minReplicas: 2 maxReplicas: 6 targetCPUUtilizationPercentage: 70

rollout: strategy: canary steps: - setWeight: 20 - pause: { duration: 2m } - setWeight: 50 - pause: { duration: 5m } 5 Tracetest E2E 測試腳本 5.1 測試定義檔（order_canary.yaml） yaml 複製 編輯 type: Test spec: id: 2c18f3c5-7e23-4a3d-9b22-9bc2a5e5d001 name: Order – Place Order (Canary) description: 下單流程 (透過 APISIX) trigger: type: http httpRequest: method: POST url: https://gateway.yourdomain.com/api/v1/orders headers: - key: Content-Type value: application/json body: | { “customerId”: “C123”, “items”: [{ “sku”: “ABC-001”, “qty”: 1 }] } specs: # 1️⃣ APISIX 回應 - selector: span[name = “APISIX proxy”] assertions: - http.status_code = 202 # 2️⃣ order-service DB latency - selector: span[service.name = “order-service” && tracetest.span.type = “database”] assertions: - tracetest.span.duration < “100ms” # 3️⃣ payment-service 呼叫結果 - selector: span[service.name = “payment-service”] assertions: - http.status_code = 200 - tracetest.span.duration < “500ms” 5.2 Tempo DataStore 設定 yaml 複製 編輯 type: DataStore spec: name: Grafana Tempo type: tempo default: true tempo: type: grpc grpc: endpoint: tempo.monitoring.svc.cluster.local:9095 tls: insecure: true 5.3 在 CI Pipeline 中執行 yaml 複製 編輯

• script: | tracetest apply datastore -f .tracetest/datastore-tempo.yaml tracetest run test –file .tracetest/order_canary.yaml –wait displayName: Tracetest E2E 6 下一步建議 工作 角色 目標日期 在 dev 叢集安裝 Tracetest + Tempo SRE 本週 將 order_canary.yaml 接入 Pipeline Template DevOps 本週 為每支前/後端服務編寫 Tracetest 核心腳本 QA 下週 為 React Chart 加入 helm lint/helm unittest Frontend SRE 下週

makefile 複製 編輯

以上即為完整 Markdown 檔，可直接貼入文件庫、Wiki 或提交至 repo。若需更多範例或延伸說明，隨時提出！ ::contentReference[oaicite:0]{index=0}

以下是為你下週會議準備的整體規劃、實作細節與可能問題，涵蓋 Monorepo、CI/CD、SRE、Test 管理的最佳實踐，並依照你的技術架構（Spring Boot、React、Azure DevOps、APISIX、K8s）量身定制。

🔧 整體架構規劃總覽 項目 策略 架構模式 Kubernetes 微服務 + Gateway + ACL (Anti-Corruption Layer) Repo 結構 Monorepo（前後端與基礎設施共存） CI/CD 平台 Azure DevOps Pipelines + Environments 測試策略 單元測試、整合測試、E2E with Tempo + Tracetest 部署策略 支援 Blue-Green / Canary (APISIX + K8s Rollout) 監控/追蹤 Grafana, Prometheus, Tempo（分散式追蹤） 網路安全 NetworkPolicy 管理 ingress / egress

📁 1. Monorepo 管理規劃與最佳實踐 架構建議 bash 複製 編輯 /apps ├─ backend-service-a ├─ backend-service-b ├─ frontend-app-a └─ frontend-app-b /libs ├─ shared-utils (Java) └─ shared-components (React) /infra ├─ helm-charts └─ k8s-manifests /azure-pipelines ├─ templates └─ ci-cd.yml 實作細節 使用 Nx / Turborepo / Gradle composite build（Java）實現變更偵測與依賴分析。

使用 path filters 決定觸發哪些服務建置與部署。

建立共用 template (azure-pipelines.yml) 提高一致性。

可能問題 單一 repo 成長過大 → 可透過 code ownership + path-based permissions 管理。

開發團隊責任不清 → README + OWNERS 檔明確劃分模組負責人。

🚀 2. CI/CD 管理規劃與最佳實踐 CI/CD 流程範本 yaml 複製 編輯 trigger: paths: include: - apps/backend-service-a/** stages:

• stage: Build jobs:
  • job: BuildService steps:
    • task: Maven@3
    • task: Docker@2
• stage: Deploy dependsOn: Build condition: succeeded() jobs:
  • deployment: DeployToStaging environment: staging strategy: runOnce: deploy: steps: - task: HelmDeploy@0 實作細節 使用 multi-stage pipelines 區分 Build/Test/Deploy。

藍綠佈署 → 在 staging 環境使用 slot + APISIX route。

金絲雀佈署 → APISIX plugin + header-based routing。

參數管理 → 使用 Azure Key Vault + pipeline variable group。

可能問題 Build/Deploy 耗時 → 使用 cache、parallel job、build matrix 優化。

錯誤難追蹤 → 搭配 Tracetest + Tempo，TraceID 貫穿 pipeline + log。

🛡 3. SRE 管理規劃與最佳實踐 核心職責 項目 實踐工具與策略 可用性 SLA/SLO 定義 + Alertmanager + 可觀測性 (Grafana + Tempo) Incident PagerDuty / Azure Monitor Alerts + RCA 模板 Auto-heal K8s HPA + readiness/liveness probes + Retry 策略 安全性 NetworkPolicy + PodSecurityPolicy + secret rotation 維運規則 Runbook (Markdown) + Weekly SRE Review + Change Freeze Policy

實作細節 ingress / egress policy 使用 K8s NetworkPolicy 實作零信任。

Helm chart 與環境參數一致化。

建立 Production Readiness Checklist（可在會議提出）。

可能問題 無預警異常 → 需強化 failover 機制（pod anti-affinity / backup replica）。

Log trace 不一致 → 推行 log correlation ID 與 traceId 標準。

✅ 4. Test 管理規劃與最佳實踐 測試金字塔 scss 複製 編輯 單元測試 (JUnit, Jest) ⮡ CI 內執行 整合測試 (Postman/Newman) ⮡ Mock ACL E2E 測試 (Tracetest + Tempo) ⮡ 部署後對 Gateway + Downstream 呼叫觀察 實作細節 每個微服務的 CI pipeline 加入 mvn test 與 coverage 報告。

使用 Tracetest 定義 trace-driven E2E 測試，保證跨服務流程可觀測。

前端 E2E → 可考慮 Playwright / Cypress 搭配 APISIX route 模擬用戶場景。

可能問題 Tempo 效能瓶頸 → 要求服務記錄 span 時注意粒度與總量。

Tracetest 測試不穩 → 明確標記 testId 並納入報表系統。

📊 會議建議附檔與展示資料 Monorepo 檔案結構圖（Visio / draw.io）

Azure DevOps pipeline YAML 範本

NetworkPolicy 範例

SRE Runbook 與維運 check list

Tracetest 測試報告 + Tempo trace 圖

如果你需要我幫你：

產生簡報（PPT / Markdown）

提供 YAML / Helm / NetworkPolicy 範本

幫你整理會議簡報摘要（中文/英文）

請告訴我，我可以幫你直接產出！

🧩 一頁式會議重點提案（SRE 架構） 🔧 一、整體技術策略 架構：Spring Boot + React + K8s，採用 APISIX、ACL、防腐層。

部署模式：藍綠 & 金絲雀佈署，配合 Azure DevOps。

測試框架：Tempo + Tracetest 建立 trace 驅動 E2E 測試。

安全管控：Ingress/Egress 透過 K8s NetworkPolicy 嚴格控管。

📁 二、Monorepo 管理 採單一 repo，結合前後端與基礎設施。

使用路徑過濾（path filter）精準觸發子服務 CI/CD。

子模組 owner 分工明確，避免維運混亂。

🚀 三、CI/CD 策略 使用多階段 YAML（Build → Test → Deploy）。

藍綠部署切換透過 Helm + APISIX route。

Canary 部署透過 header-based routing 實現分流。

🛡 四、SRE 維運規劃 故障應變：使用 readiness/liveness probe，自動 healing。

可觀測性：導入 Tempo + traceId + log correlation。

預防措施：每週維運回顧 + RCA 標準化。

✅ 五、測試策略 單元：Jest / JUnit，自動測試覆蓋。

整合：Postman / REST-assured 驗證 ACL。

E2E：Tracetest + Tempo 驗證跨服務流程。

🔍 六、潛在風險與對策 問題 對策 佈署異常難追蹤 全程 traceId 串接 + 自動化測試 服務成長導致維運複雜 維運責任明確化（OWNERS 檔） 多服務 CI/CD 併發延遲 使用快取、矩陣 build 提升效率

如果你需要我幫忙產出簡報或圖解這份內容，只需說一聲。祝你下週簡報順利！