# [project-starter](https://gitlab.devpack.cc/Shun_Yang/project-starter)
預計使用 2 weeks 的時間來添加 [Code Quality](https://wistron.sharepoint.com/sites/DigitalTransformation/Shared%20Documents/Forms/AllItems.aspx?id=%2Fsites%2FDigitalTransformation%2FShared%20Documents%2F%E5%B0%88%E6%A5%AD%E5%88%86%E4%BA%AB%E5%B0%88%E5%8D%80%2FCodeQuality%2Fcode%5Fquatliry%5Fsop%5F20210422%2Epdf&parent=%2Fsites%2FDigitalTransformation%2FShared%20Documents%2F%E5%B0%88%E6%A5%AD%E5%88%86%E4%BA%AB%E5%B0%88%E5%8D%80%2FCodeQuality&isSPOFile=1) 中所提的內容
主要實作時間：10/19 (三) ~ 10/28 (五)

## Code Scan

在 CI 流程中加入 [SonarQube](https://www.sonarqube.org/) 檢查，並能將結果顯示於 [此處]([sonarqube.devpack.cc/projects](https://sonarqube.devpack.cc/projects))
* 瞭解 SonarQube 在做甚麼
* 為 SonarQube 撰寫 .gitlab-ci.yml 腳本
* ~~測試 Pineline 中，是否能正常運行，已經能將結果添加至 sonarqube.devpack.cc~~
* *[new] 將專案加入 sonarqube.devpack.cc*
* *[new] 編寫 [sonarqube node](https://gitlab.devpack.cc/Shun_Yang/project-starter/-/blob/main/notes/sonarqube.md)*

^{預計使用 3 days}

## 容器化(containerize) 專案
將專案打包成 docker image
* ~~編寫 Dockfile~~
* *[new] 修改 Dockfile (cuz 原本的無法正常運行)*
* 確認 docker images 可運行
* 將打包完成的 docker image 推上 hub

^{預計使用 2 days}

## 檢測 docker image 安全性檢測
使用 [clair-scanner](https://github.com/arminc/clair-scanner) 進行容器檢驗 ^{Gitlab built-in}
* 瞭解 clair-scanner 在做甚麼
* 為 clair-scanner 撰寫 .gitlab-ci.yml 腳本
* 研究如何展示結果

^{預計使用 2 days}

## Kubernetes
預計使用 1 week 學習 Kubernetes 結構/功能
執行時間：10/31 (一) ~ 11/04 (五)

[Kubernetes](https://kubernetes.io/) 使用/建立 & [Helm](https://helm.sh/) 輔助
* 瞭解 Kubernetes 在做甚麼 & 如何運作
* 建立實驗版本以便瞭解運作模式
* 如何使用 Helm 來完成 Kubernetes 設定
* 實驗以 Helm 建立的服務架構

^{檢驗方式：從網路上尋找範例，並建立可運行的應用}

## Other
其他作業事項
* 如何寫一個 .gitlab-ci.yml -- reference: ( [keyword](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/) | [predefined variables](https://docs.gitlab.com/ee/ci/variables/predefined_variables.html) )
* 更新 [DT Domain Library](https://wistron.sharepoint.com/teams/DTDomainLibrary)
* 更新 Backend-Starter [README.md](#)
* 研究如何展示 Lint 結果

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# Data Factory

## 導入於 Kafka 中資料至 [Azure](https://azure.microsoft.com/zh-tw/)
使用 [Azure Databricks](https://azure.microsoft.com/en-us/products/databricks) 導入 Data 至 Azure Storage
## 正規化資料
使用 [Azure Data Factory](https://azure.microsoft.com/zh-tw/products/data-factory) 處理資料