雲端產品的 GitOps 交付流程
產品服務以容器部署在 RKE2 叢集,作為 RD 送測環境。RD 合併程式碼後,GitLab CI 建置映像檔並更新部署 repo,ArgoCD 自動同步到叢集,全程不需登入主機。
- GitLab CI
- Harbor
- ArgoCD
- RKE2
- Envoy Gateway
CI/CD · SRE · RELEASE ENGINEERING
在 QA 部門負責 RD 的建置、部署與送測環境,以及監控、反向代理與內部系統維運。2025 年中起以 AI Agent 協作開發,並以自動化測試與實機驗證控管產出。每個案例都標示本人範圍、驗證方式與資料來源。
交付
運行
基礎設施層Proxmox VE · TrueNAS · OPNsense · Linux ×100+
ROLE & SCOPE
QA 部門中負責交付與維運的工程師:RD 寫程式,本人負責程式碼合併之後到送測、上線、監控之間的流程與基礎設施。
| 產品/系統 | 本人負責 | 期間 | 相關工時 | 佐證 |
|---|---|---|---|---|
| 公司雲端產品RD 送測環境 | GitLab CI → Harbor → ArgoCD 的 GitOps 部署流程;RKE2 叢集、Envoy Gateway 路由與 TLS | 2024-10 – 今 | 362 h(本人約 175 h・AI 約 187 h) | 部署 repo 419 次提交(本人 117) · 閱讀案例 |
| RD 建置環境Web・Go・Java・Windows 等 6 條建置線 | GitLab Runner 與編譯機維護;Jenkins 遷移至容器,之後再移轉到 GitLab CI/CD | 2021-04 – 今 | GitLab CI 472 h(本人約 427 h・AI 約 45 h)· Jenkins 681 h | 6 份 CI/CD 交接手冊(2026-09) |
| 對外網站反向代理公司對外網站 | 重建反向代理與 WAF,設定以 GitOps 管理,Ansible 排程維護 | 2022-10 – 今 | 939 h(本人約 843 h・AI 約 96 h) | 設定 repo 1,425 次本人提交 · 閱讀案例 |
| 監控平台全公司主機與 K8s 叢集 | Grafana、Prometheus、Loki、Alertmanager;依服務團隊隔離檢視範圍 | 2022-06 – 今 | 496 h(本人約 422 h・AI 約 74 h) | 58 條告警規則・22 條記錄規則・18 個收集目標 · 閱讀案例 |
| 內部系統專案管理系統・映像倉庫・協作工具 | 版本升級、資料遷移、事件調查與報告 | 2022 – 今 | 專案管理系統 126 h(本人約 76 h・AI 約 50 h) | 事件報告與維運紀錄 |
| 身分驗證服務雲端閘道 | 平台端:namespace 與權限開通、Gateway 路由、受限部署身分;Helm 設定由服務團隊維護 | 2025-12 – 今 | — | 自助管理手冊・交接手冊 |
每個成果數字都標示來源。沒有紀錄的項目不填數字。
CASES
依背景、本人範圍、驗證方式、結果、限制撰寫
產品服務以容器部署在 RKE2 叢集,作為 RD 送測環境。RD 合併程式碼後,GitLab CI 建置映像檔並更新部署 repo,ArgoCD 自動同步到叢集,全程不需登入主機。
重新建立對外網站的反向代理,以 ModSecurity(OWASP CRS)與 Fail2Ban 加固,設定全部以 Git 管理,攔截紀錄匯入 Grafana 檢視。
從零建立公司監控平台:初版為 Grafana+OpenSearch+Fluent Bit,之後加入 Prometheus、Loki 與 Alertmanager,並依服務團隊隔離檢視範圍,告警以 Email 通知。
把既有手動測試案例轉成 Gherkin+Robot Framework+Playwright 腳本,每個步驟留存測試前、中、後截圖與錄影,由負責該產品的 QA 逐項覆核後移交維護。
從零建置 K8s 叢集與長期 LAB 練習,讓我清楚它的複雜與上手門檻。為了讓 MIS 也能自行建立與做基礎設定,2025-08 起以 AI Agent 開發 Go 管理平台:在 Proxmox 上 20–30 分鐘建立一套地端 VM 版 K8s 叢集(依硬體 I/O 而定),並以分項驗收確認備份與復原能力。
AI-ASSISTED ENGINEERING
起初自費訂閱每月 20 美元的 AI 工具;Claude Code 推出後,自 2025-07-09 起提高到每月 100 美元,改以 AI Agent 協作開發。之後的開發工作比重、提交量與新專案數明顯上升。本人親自介入的時間比例也從約 8 成逐步降到約 2 成(本人估計)。
本人AI Agent
早期要讓 AI Agent 穩定產出,必須自行撰寫大量規則與框架:CLAUDE.md/AGENTS.md、.claude 目錄下的規則、SKILL.md、專案索引,並自行設計 Loop engineering 與 Harness engineering。隨 Claude 新一代模型問世,這些框架逐步由官方內建;我的時間轉向資料管控與流向、系統架構、可維護性等決策,實作與執行交給 AI Agent。
比例為本人估計,切點依 Claude 模型發布時間。各案例的工時表時數依當期比例拆分(2:8 時,100 h 為本人 20 h、AI 80 h),2025-02-22 前皆計為本人。2026 年起模型可在夜間長時間執行,這部分不在工時表內,只計公司登記工時,實際 AI 執行時間高於此數。
需求定義、任務拆解、資料管控與架構決策、審查與驗收;AI Agent 產出程式、測試與文件草稿。
以測試、截圖、錄影與實機驗證控管 AI 產出;程式與設定一律經版本控管與審查。
TIMELINE
每年最後一項彙整未單獨列出的短期專案、臨時測試與 POC;時數取自工時表,不含請假、庶務與會議。
SCOPE
| 層級 | 工具 | 本人做過的事 |
|---|---|---|
| 交付流程 |
| Runner 與編譯機維護、GitOps 部署流程、Harbor 升級、Jenkins 遷移 |
| 容器平台 |
| RKE2 叢集建置;K8s 1.29 → 1.34 逐版升級;Ingress Nginx 改用 Gateway API |
| 可觀測性 |
| 告警規則與通知、團隊隔離看板、日誌集中 |
| 虛擬化與網路 |
| I/O 與儲存事件調查、復電後服務恢復、資安事件收集 |
| 自動化與測試 |
| Ansible 維運自動化;產品自動化測試套件;Go 專案以 AI Agent 開發、本人審查與驗證 |
EXPERIENCE
RD 建置與部署流程、K8s 送測環境、監控平台、對外反向代理與內部系統維運;產品測試自動化、版本測試與二線技術驗證。
客戶資訊系統與網站維運;導入系統與網站弱點掃描並依資安通報修補;以 Bash、PowerShell 自動化維運。
IBM Power 伺服器與儲存設備更換、AIX 維護與升級、與客戶進行還原演練。
資安產品安裝建置與日常維護、產品文件撰寫、協助客戶 POC 驗證。