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Introduction Kubernetes是廣泛使用的平台，用於管理規模化的容器化應用程序。隨着Kubernetes中服務數量的增加，有必要了解集群的性能和健康情況。您可以使用正確的指標來識別和解決潛在問題，以避免它們成為重大問題。雖然有許多可用於收集遙測數據的端點，例如cAdvisor、Metric Server、API Server、Node Exporter、Kube State Metric等等，但是考慮哪些指標可能是具有挑戰性的。與其立即關注基礎設施指標，重要的是討論Kubernetes中的常見問題以及為什麼特定指標被認為是前十大指標的一部分。此外，監控依賴服務對於確保最佳的Kubernetes環境和應用程序堆棧性能至關重要。如果我只能提名十個優先項目供觀察，這將是我要監控的前十大Kubernetes指標和服務，以獲得更好的可觀察性能。 Misconfiguration OOOooops! Number 10 - Deployment Success vs Failure 在 Kubernetes 中，配置錯誤是常見問題，往往會導致系統性能和可靠性受到影響。根據與同行的討論、個人經驗和許多事後故事，即使是最有經驗的工程師在推出更新或服務時，也可能會意外地包含錯誤版本、錯過字段或使用無效輸入。 各種工具和工程實踐可用於減輕此類錯誤配置。其中一種實踐是良好的版本控制實踐和強大的部署流水線。您可以在每個部署階段部署煙霧測試來試用新服務，例如LaunchDarkly。這將幫助您在它們引起任何重大問題之前捕獲任何錯誤配置。

Oracle MySQL HeatWave 是唯一具備內建高效能的記憶體內查詢加速器， HeatWave 的 MySQL 雲端服務。對應用客戶端而言，它就只是在標準InnoDB之下有一個HeatWave的子引擎，它融合了OLTP和OLAP作業於一體的架構，使我們不需另行準備分析資料庫和做 ETL，應用程式也無須變更目任何代碼，就能將大的SQL查詢載入HeatWave叢集，而使MySQL對大查詢的速度提升數百倍。 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、Amazon Web Services (AWS) 及 Microsoft Azure 皆提供 MySQL HeatWave服務。 同時程式開發人員和資料分析師還可使用 MySQL HeatWave AutoML，在 MySQL HeatWave 中建置、訓練、部署及說明機器學習模型，無須將資料移轉至獨立的機器學習服務就能透過機器學習幫助我們利用手上的資料做精準行銷和趨勢預測。 當我們在做IOT或是基因定序之類的大數據分析，常需要對數百TB的檔案群做分析，這時HeatWave的Lakehouse功能就能替我們將大量的資料檔案不透過資料庫，直接載入到HeatWave叢集，使我們能享受加速數百倍的查詢性能，同時大幅縮短資料庫入和處理所需的時間。 MySQL HeatWave服務更為用戶提供最佳的性價比，相關資訊請參考https://www.oracle.com/tw/mysql/heatwave

2022 年，歐美吹起一股薪資透明化的風潮，目的為了讓職場更公平，男女薪酬一致。然而，薪資透明真的是萬靈丹，只要導入就能解決工資歧視？新加坡商鈦坦科技總經理李境展表示，只有薪資透明，是沒辦法解決同工不同酬的問題的！ 後疫情時代，人才問題愈演愈烈。前有本土半導體強勢攬才，排擠傳產、服務業；後受遠距辦公餘震，連在台沒有分公司的跨國企業，也忍不住搶進台灣。 在這幾波人才爭奪戰中屈居劣勢的公司，無一不是受限於產業環境，難以祭出更誘人的薪資條件，使得早已不想再忍受低薪、高工時的員工們，紛紛出走。 這當然不能怪員工。歸根究底，員工和公司、勞方和資方，本身就是平等的關係。尤其在多元、公平和共融（DEI，Diversity, Equity, Inclusion）成為顯學的現在，更是一種時代價值。 美國商業雜誌《Inc.》便把 2022 年譽為「薪資透明年（Year of Pay Transparency）」，因為美國紐約、加州、華盛頓都在今年簽署了「薪資透明法」（Wage Transparency Law），要求蘋果（Apple）、迪士尼（Disney）、Google 等大大小小的公司，2023 年要在招聘廣告中揭露薪資範圍。

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