作者: 玖駿資訊股份有限公司

  • Clerk ID 導入 PostgreSQL 主鍵設計挑戰與最佳實踐：從 UUID 到字串的取捨、效能分析與轉換指引

    Clerk ID 導入 PostgreSQL 主鍵設計挑戰與最佳實踐：從 UUID 到字串的取捨、效能分析與轉換指引

    在現代 SaaS 服務整合過程中，越來越多團隊會選擇像 Clerk 這樣的雲端身份認證服務，讓註冊與登入流程更快導入。不過，這帶來了一個很常見但容易被低估的資料庫設計問題——「身分主鍵型別不一致」。

    以我們最近協助某客戶導入 Clerk + Neon（Postgres 雲端服務）的經驗來說：

    • Clerk 的 User ID（Clerk ID）預設是一組字串（如 “user_xxxxxxxxx"），並非 UUID。
    • 而現有的 Postgres 用戶資料表（users）設計時，User ID（主鍵）是 UUID 型別，並預設自動產生。

    客戶需求轉變

    原本客戶在 Clerk 與資料庫間分別各自維護一組 ID（Clerk ID 字串 & Postgres UUID），雙方以「對應欄位」關聯。但為了簡化資料同步，現在希望以 Clerk ID 直接作為 Postgres 的 users 主鍵，只要管理一個 ID。

    這就涉及一連串「破壞式」資料庫 schema 變更：

    1. 所有關聯到 users.id 的外鍵 constraint 都必須先移除。
    2. 將 users.id 欄位由 UUID 轉為 VARCHAR(255) 或 TEXT，並指定 PRIMARY KEY。
    3. 更新所有參照表（Reference Table）中的欄位型別為字串。
    4. 重新加回外鍵約束。

    這個過程會有明顯停機風險，且資料越大、連動越多，越容易出現邊際效應或潛在 bug。此外，一旦轉為字串，若未來要換回 UUID（例如不用 Clerk 時），會更難無痛回頭。

    UUID vs. 字串主鍵的效能影響

    • UUID（原生型別）：
      • 儲存空間小（16 bytes），索引快，比較是 binary。
      • index 可裝更多資料，I/O 較少。
    • 字串（TEXT/VARCHAR）：
      • 字串形式需 36 bytes 以上，index 大幅增加，效能下降。
      • 比較為逐字元，遇到大量 join、查詢時更慢。
      • 若只用字串 id，設計錯誤或日後需求變動彈性低。

    Clerk 官方的 Neon 教學範例直接用 id: string 當主鍵，這雖然可行，但其實對於成長型產品並不總是是最佳做法。

    玖駿資訊如何協助

    玖駿資訊在導入第三方認證（如 Clerk）、資料庫 Schema 改造，以及混合 ID 管理經驗豐富。我們會：

    1. 事前評估現有 Schema 與未來可擴充性：協助客戶釐清現有架構的約束，對比 Clerk Id 與 UUID 主鍵各自的優缺點，並量身訂製轉換/兼容方案。
    2. 提供無痛過渡設計：建議「雙軌制」暫存，讓 Clerk Id 先以欄位同步（非主鍵），未來有完整測試、驗證後再考慮主鍵轉換，避免一次到位的破壞式更動帶來營運風險。
    3. 資料庫變更腳本設計 & 測試：設計原子化 migration script，並配合腳本化的回滾方案，確保轉換過程安全、可預期。

  • NAS、雲端硬碟還是雲端廠商的儲存方案？企業與實驗室如何選擇最佳資料儲存方案

    NAS、雲端硬碟還是雲端廠商的儲存方案？企業與實驗室如何選擇最佳資料儲存方案

    在數位轉型與遠端協作日益普及的時代，資料儲存方式的選擇對企業與研究單位來說非常多，難以選擇。常見的選項包括 NAS（Network Attached Storage）、雲端硬碟（如 Google Drive、Dropbox、OneDrive），以及 Cloud Storage（如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage）。這三者各有優勢與限制，究竟該如何抉擇？本文將從專業角度，帶您深入比較。

    NAS：掌握資料主權的內部伺服器

    NAS 是架設於企業或實驗室內部的儲存設備，能提供檔案共享、權限管理、備份與擴充等功能。對於需要嚴格控制資料存放地點、擔心雲端隱私或合規風險的單位，NAS 是相對穩健的選擇。

    • 優勢：資料完全掌握在本地；內網速度快；長期大容量儲存具成本效益；高階機型甚至可延伸為中小型伺服器。
    • 限制：需要自行維運；初期硬體投入成本高；若需外部存取，必須額外部署安全機制（如 VPN）。

    雲端硬碟：上手最快的協作工具

    雲端硬碟屬於 SaaS（Software as a Service），特別適合以文件、簡報、圖片為主的日常工作情境。它的最大價值在於「跨裝置同步」與「多人協作」，能快速提升團隊效率。

    • 優勢：使用門檻低；與 SaaS 工具整合佳（如 Google Workspace、Microsoft 365）；共享便利。
    • 限制：不適合超大檔案或複雜的資料治理；空間成本隨使用者數量增加；資料主權完全交由第三方管理。

    Cloud Storage（S3 等）：應用程式與大數據的基石

    以 Amazon S3 為代表的物件儲存服務，屬於 IaaS（Infrastructure as a Service）。它並非一般使用者熟悉的檔案總管，而是透過 API/SDK 存取，非常適合整合到網站、應用程式或科研系統中。

    • 優勢：幾乎無限擴充；隨需付費、彈性高；企業等級的服務水準與高持久性；同時各家雲都有自己的 CDN 解決方案，易於用於全球性的網站。
    • 限制：需具備工程或 IT 能力；非工程人員使用門檻高；資料存取與流量可能衍生額外費用。

    建議以四大評估面向

    在協助客戶評估時，我們會從以下四個維度切入：

    1. 資料型態：日常文件 → 雲端硬碟；研究數據、大型多媒體 → NAS；應用程式後端、大數據備份 → Cloud Storage Solutions。
    2. 預算與成本：短期小規模 → 雲端硬碟；長期大容量 → NAS 或 Cloud Storage Solutions。
    3. 維運能力：無專職 IT 團隊 → 雲端硬碟；有 IT 能力 → NAS；有工程團隊 → Cloud Storage Solutions。
    4. 資安與合規：強調資料主權 → NAS 或 Cloud Storage；方便外部共享 → 雲端硬碟。

    混合式策略：最常見的最佳解

    實務上，許多中小企業與研究機構最終採用 混合式儲存策略：

    • 日常文件與跨部門協作：雲端硬碟（Google Drive / OneDrive）。
    • 內部檔案庫與歷史資料：NAS（掌握資料、快速存取）。
    • 研究數據與應用程式後端：Cloud Storage（自動備份、系統整合）。

    這樣的組合能兼顧 易用性、成本、資料主權與彈性，讓不同業務需求各有所依。

    結語

    沒有單一方案能滿足所有情境。關鍵在於企業或實驗室能否正確評估自身的 資料型態、預算限制、維運能力與合規需求。在這些面向釐清後，才能制定符合長期策略的儲存架構。

    在 玖駿資訊 的實務經驗中，我們經常協助客戶規劃 NAS 與 Cloud Storage 的混合架構，同時導入自動化備份與安全機制，確保資料流暢共享並兼顧資安。若您的組織正面臨 NAS、雲端硬碟與 S3 之間的抉擇，我們能提供最貼近需求的專業建議與實作。

  • 從理解到應用：資料科學家如何運用NLP與Transformer模型提升AI智慧與解決現實問題

    從理解到應用：資料科學家如何運用NLP與Transformer模型提升AI智慧與解決現實問題

    隨著人工智慧技術持續突破，資料科學家在自然語言處理（NLP）及Transformer模型領域扮演了至關重要的角色。自然語言處理，讓電腦能理解、分析、操作並生成我們每日溝通所用的語言，背後所涵蓋的不僅是技術，更蘊藏著讓機器真正「懂人」的努力。資料科學家熟練掌握從字詞分割、辭典建立、詞彙統計、到文本分析與預測等核心任務，並將這些能力應用於如自動翻譯、情感判斷、語音辨識、對話機器人等日常生活中的關鍵場景。

    特別是在Transformer模型問世後，AI的「理解力」有了質的飛躍。自2017年「Attention is All You Need」論文發表以來，Transformer架構已經成為大型語言模型的骨幹。它的Sequence to Sequence學習能力，讓AI能靈活處理長短不一的輸入與輸出，不論是短句詞性判斷、長篇情感歸類，還是多輪問答生成，都能表現得游刃有餘。Transformer中的Encoder負責消化輸入，將語言或聲音轉化為機器難以讀懂卻能精準運算的向量；Decoder則像翻譯家般，根據這些抽象的資訊一層層還原出有意義的人類語言。AI「什麼時候該停下來」這種微妙的能力，也需靠資料科學家精細地設計訓練機制。

    更值得一提的是，像ChatGPT這類模型之所以讓人感覺「真的懂你」，不單只是Transformer架構的功勞。這背後有一整套以人類回饋為核心的強化學習訓練流程，從海量文本的初步訓練、人類老師的示範與評分、到模型與AI老師間的自我優化。這些流程讓模型不只是在語言層面模仿人類，而是在行為、思考與表達的細節中，不斷貼近人類的溝通模式。大型語言模型的參數一旦突破臨界點，更會產生所謂的「湧現」現象，使AI具備更高階的理解與推理能力，甚至能在未明確指令下展現令人驚艷的聯想與創意。

    在實務操作上，資料科學家還會善用OpenAI等平台的API，快速串接語音轉文字（Whisper）、自動會議摘要、以及從混亂文件中萃取關鍵數據等工具。例如，把多個語音會議檔上傳，藉由Whisper模型轉為逐字稿，再由ChatGPT萃取重點，協助決策者在短時間內掌握大量資訊。面對格式混亂的Word檔表格，也能透過精確的Prompt設計，讓GPT-4自動整理資料，省去繁瑣的人工處理時間。這些應用都證明了Prompt Engineering已經成為新時代資料科學家的必備技能。

    總體來說，資料科學家的專業流程從資料收集、清理，到模型訓練與推論，每一步都與NLP及Transformer技術緊密結合。他們不只是在技術層面解決複雜問題，更持續推動AI「理解」層次的突破，讓AI不只是工具，更逐漸成為能真正幫助人類決策與創新的智慧夥伴。

    在玖駿資訊，我們深刻理解資料分析與AI應用對於現代企業的重要性。無論是從數據收集、文本或語音處理、模型選型、到自動化報告產生，我們都能為客戶量身打造最適合的數據科學解決方案。玖駿團隊擁有跨領域的資料科學家與AI工程師，熟悉各種主流NLP框架與大型語言模型，能根據不同產業特性，協助企業優化流程、提升效率、發現新的商業價值。舉凡企業內部資料整合、智慧客服、風險預測、到文件自動化萃取、合約摘要、甚至語音會議自動分析，玖駿資訊都已為多家國內外企業成功導入相應技術。如果你的組織也想讓資料資產真正發揮價值、並與AI技術接軌，玖駿資訊絕對是最值得信賴的夥伴。

    玖駿資訊的服務價值

    在玖駿資訊，我們深刻理解資料分析與AI應用對於現代企業的重要性。無論是從數據收集、文本或語音處理、模型選型、到自動化報告產生，我們都能為客戶量身打造最適合的數據科學解決方案。玖駿團隊擁有跨領域的資料科學家與AI工程師，熟悉主流的NLP框架與大型語言模型，能根據不同產業特性，協助企業優化流程、提升效率、發現新的商業價值。如果你的組織也想讓資料資產真正發揮價值、並與AI技術接軌，玖駿資訊絕對是最值得信賴的夥伴。

  • 三步驟自建 VPN！打造企業專屬 OpenVPN｜雲端彈性部署

    三步驟自建 VPN！打造企業專屬 OpenVPN｜雲端彈性部署

    隨著遠端辦公及資安需求不斷提升，企業需要更安全且彈性的網路連線方式。玖駿資訊具備豐富的雲端運維經驗，專精於協助客戶規劃與部署 VPN（虛擬私人網路）方案，無論是在 AWS 雲端或本地機房，均能快速、安全地實現企業級的安全連線。

    什麼是 VPN？

    VPN（Virtual Private Network）是一種透過加密通道，讓遠端用戶安全連回企業內部網路或切換成指定國家出口的技術。資料傳輸過程中會經過加密，能有效防止資料被竊聽，並能將用戶流量導向特定的出口（如美國、日本、新加坡等 AWS 雲端機房）。

    技術分享：三步驟在 AWS EC2 架設專屬 OpenVPN 伺服器

    現在企業遠端辦公、跨國團隊越來越普遍，自行架設 VPN 成本低、彈性高。這裡快速教你如何在 AWS EC2（以 us-east-1 為例）建立一個 OpenVPN Server：

    Step 1. 建立 EC2 主機

    • 登入 AWS 管理台，選擇 us-east-1 區域，建立一台 Ubuntu 或 Amazon Linux EC2。
    • 設定防火牆（Security Group），開放 UDP 1194（OpenVPN預設埠）與 SSH（22）。
    • 配置彈性 IP（Elastic IP），確保伺服器 IP 不變動。

    Step 2. 安裝 OpenVPN

    • 透過 SSH 連入 EC2 主機。
    • 可使用官方安裝腳本一鍵安裝（簡單快速）：
    wget https://git.io/vpn -O openvpn-install.sh && bash openvpn-install.sh
    • 依指示產生用戶端設定檔（.ovpn）。

    Step 3. 用戶端連線測試

    • 下載產生的 .ovpn 設定檔到你的電腦或手機。
    • 用 OpenVPN Connect 等客戶端匯入檔案，啟動連線。
    • 連線成功後，所有流量都經過美國 EC2，再對外發送，顯示美國 IP，並加密所有網路流量。

    結語

    只要三個步驟，企業就能快速打造專屬 VPN。但若希望更穩定、更安全，玖駿資訊可協助您完善 VPN 架構、即時維運、用戶管理與資安防護，讓遠端協作、國際連線、企業資安都能一次到位！

    玖駿資訊的 VPN 架設服務優勢

    雖然上述流程看似簡單，但實際企業環境往往還有更多細節與隱藏風險。玖駿資訊專業團隊提供：

    1. 量身訂做的安全規劃

    • 架構建議：依據企業規模、員工地點、流量需求，設計最適合的 VPN 架構（可多區部署、多用戶權限分層）。
    • 安全設定：強化存取控制、流量加密、憑證管理，杜絕資安漏洞。

    2. 一站式代管維運

    • 幫企業「從 0 到 1」完成雲端主機、OpenVPN 部署、設定、優化，並協助日常維運（監控、備份、異常通報）。
    • 使用者管理自動化：協助自動產生、發放、註銷 VPN 憑證，減少 IT 人員負擔。

    3. 即時監控與異常處理

    • 24 小時監控連線狀況，異常即時通報，保障營運不中斷。
    • 協助調整資源（如主機升級、流量擴充），靈活應對業務成長。

    4. 跨平台教育訓練

    • 提供完整文件與教學，讓員工可於 Windows、Mac、iOS、Android 等多裝置輕鬆連線。
    • 客製化常見問題排解流程，提升使用體驗。
  • 利用 LM Studio 實作 RAG 系統

    利用 LM Studio 實作 RAG 系統

    很常有人問怎麼訓練自己的 AI 模型，但是又不懂怎麼訓練模型。或是不想要把自己公司的資料放在雲端上而苦惱著。

    所以這次我想介紹一個很簡單的工具，LM Studio。

    什麼是 RAG（檢索增強生成）？

    檢索增強生成（RAG Retrieval Augmented Generation）是一種結合了檢索技術和生成模型的方法。它的主要目的是使用者提供的相關資訊，透過一些技術來增強內容的輸出。讓我們在檢索資訊的過程中，提高生成內容的準確性和提問的相關性。

    在檢索的過程中，系統會從預定的檔案文件、資料庫或網路資源中檢索與使用者查詢相關的資訊。這些資訊可以是文本段落、文件或網頁內容等。例如我想查詢：3/15 日有什麼行程，一個理想的 AI 模型就會去檢索我的 Google 日曆，或是某些電子信箱，幫我整理出有 3/15 相關的內容。我們會透過 Embedding，也就是向量化的方式來表示文本，目前最簡單的向量化是將文本資料轉換為以數字表達向量距離的過程。我們就可以透過向量距離（相關性）來回傳相似度最高的答案。

    完成了檢索階段，我們就進入到內容生成階段，模型會利用這些前面檢索到的內容，來生成更為精確和有意義的回答或文本。

    這樣的過程，我們不直接調整模型參數取得資訊的方式，我們就稱之為檢索增強生成。

    設定與安裝環境

    接下來的示範我是以 Macbook Pro M1 為例，我確認過各種作業系統的設定大同小異。

    安裝 LM studio

    使用 LM Studio 的好處在於，它可以在個人電腦上使用下載的 LLM 模型，確保隱私和資料控制。這些 LLM 模型所檢索的資料不用上傳到網際網路就可以使用。

    在新版的 LM studio UI，如果非工程師，可以選擇 User，然後安裝想要使用的模型。

    在畫面的正上方，可以選擇模型，例如 Gemma or Deepseek 等等

    挑好模型後下載模型。

    下載完成後，就可以在正上方看到 UI 可以選擇模型的選項：

    接著側邊欄可以開啟對話模式

    執行結果

    設定 LM Studio Developer 模式

    如果你想要把 LM studio 變成類似 AI server 的功能，步驟也很輕鬆

    首先在最左下方的 mode 改為 Developer

    左側邊會出現 4 個 icon，選擇第二個。接著在上方把 toggle 改為啟動， local server 就建置完畢了！

  • 認識微服務架構：現代企業的敏捷引擎 | 玖駿資訊

    認識微服務架構：現代企業的敏捷引擎 | 玖駿資訊

    認識微服務架構：現代企業的敏捷引擎

    在數位轉型與雲端時代，如何打造靈活、高可用、易維護的系統架構，成為現代企業技術決策的關鍵議題。玖駿資訊團隊多年深耕於軟體架構設計、系統整合與 DevOps 實踐，以下帶您快速認識「微服務架構」以及玖駿資訊能為您創造的價值。

    什麼是微服務架構？

    微服務（Microservices）是一種分散式系統設計方法，將單一龐大應用程式切分為多個自主且高度聚焦的服務模組，每個服務專注於單一業務職責。這些服務彼此獨立運作、部署、維護，並透過 API 介面協同合作。

    簡單來說，就是把複雜問題拆小、各自專精，讓系統更靈活。

    微服務的核心優勢

    1. 技術彈性與異質性
      不同團隊、不同服務可選用最適合的開發語言與框架（例如某些核心服務用 Go，資料處理用 Python），降低技術綁死風險，提升創新空間。
    2. 高度容錯與可靠性
      系統故障風險分散於不同服務，單一服務異常不影響整體應用。
    3. 敏捷部署與擴展
      支援單一服務獨立升級、維運，快速因應市場變化；遇到流量高峰，也可彈性水平擴展關鍵服務。
    4. 可替換性與創新加速
      技術或功能落後時，可精準更換單一服務模組，而不影響整體平台運作。

    微服務的挑戰

    1. 系統複雜度提升
      模組拆分後，需要完善的服務治理、API 管理與錯誤追蹤（Observability/Tracing）。
    2. 部署、測試、監控門檻提高
      多服務、多版本協同，測試與部署流程需標準化自動化（CI/CD, DevOps），否則反而增加維護負擔。
    3. 技術選型與組織協作
      如何平衡多語言、多框架、多團隊協作，是架構設計與管理的新挑戰。

    容器技術與微服務的關聯

    現代微服務架構幾乎都結合容器技術（如 Docker, Kubernetes），讓每個服務模組都能以「容器」為單位，確保運行環境一致，輕鬆做到部署自動化、動態擴縮容，實現雲原生應用最佳實踐。

    架構師如何幫助您的企業？

    在玖駿資訊，我們的顧問不僅是技術導入的推手，更協助企業 量身打造最符合組織策略與業務目標的架構方案。我們專注於：

    • 需求訪談與業務拆解：依據企業規模、流程現況、未來成長目標，設計合適的微服務邊界與拆分方式。
    • 技術選型與整合規劃：協助評估最適合您的程式語言、框架、容器平台與 DevOps 工具鏈。
    • CI/CD, API Gateway, 監控與安全治理：完整建置自動化流程、API 管理、服務監控（如 Prometheus, Grafana, ELK）、資安防護。
    • 異地備援與高可用設計：依照企業需求，設計容錯與自動恢復機制，提升服務穩定度。
    • 團隊培訓與導入輔導：從 Proof of Concept（POC）到正式導入，協助您的 IT 團隊成長，打造自主管理能力。

    為什麼選擇玖駿資訊？

    玖駿資訊深耕企業級系統整合、雲端應用與數位轉型，擁有實戰經驗豐富的架構師與開發團隊，熟悉跨雲架構（AWS, GCP, Azure）、資料庫（MySQL, MSSQL, Postgres, Vector DB）、金物流串接（Braintree, Stripe, Paypal）、資安服務、AI 與 RAG 整合等多元領域。

    我們相信，選對架構、選對夥伴，是企業穩健成長的關鍵。

    想進一步了解微服務導入、系統架構轉型、容器化解決方案？

    歡迎聯絡玖駿資訊，讓我們陪您一起邁向高效、彈性、創新的未來

  • 什麼是Docker？企業為何選擇容器技術

    什麼是Docker？企業為何選擇容器技術

    什麼是 Docker？為什麼選擇 Docker？

    Docker 是現代企業首選的應用程式容器平台。簡單來說，Docker 利用軟體技術，在主機作業系統之上打造輕量級、獨立封裝的「容器」（Container），用來執行各類應用程式。您可以在同一台主機上，同時啟動 Node.js、ASP.NET、Python、Java 等不同技術棧的應用，彼此隔離、互不干擾。

    傳統虛擬機雖能隔離多個作業系統，但每個虛擬機都需獨立模擬一整套硬體環境，資源消耗較高。Docker 容器技術則突破過往限制，在單一主機上輕鬆部署多個「容器」，每個容器都是獨立的應用運行環境，且啟動速度快、資源使用率高、移植性與安全性佳。
    玖駿資訊協助企業導入 Docker，讓您的 IT 環境更彈性、更易於維運，從單機開發、測試、到大規模佈署，都能輕鬆掌控。

    Docker、Dockerfile 與 Container 等關係

    要了解並學習 Docker 前，我們先來看一下映像檔(Images)、登入所(registries)、容器、以及 Dockerfile 等關係，並透過我所製作的下圖來理解 Docker 的運作方式。

    An image tell the docker relationship

    Containers

    容器是一個源自映像檔的應用程式執行個體。當運行一個容器時，Docker 會根據 Image 的內容來做該做的事情。我們透過下達

    docker container run

    來啟動應用程式。

    Images

    一個 Docker 映像檔，其實就是一個完整的應用程式封裝。一個 Images 裡面包含了應用程式以及它運行所需的所有相關成分，包括底層作業系統，語言執行平台以及應用程式。如圖所示：

    An image tell the stack of an docker image

    我們可以透過下達

    docker image build

    就可以建立客製化的映像檔。我們須提供 Dockerfile 本身以及任何相關資訊如需封裝在映像檔內的資源(例如 WebApp)來建構此映像檔。

    Docker 映像檔如同應用程式在某個版本狀態時的檔案系統快照。

    Dockerfile

    Dokcerfile 即指令稿，它可以用以客製化整個 Image 要用什麼 OS，要準備好什麼樣的環境，透過使用 docker build 的指令就可以建構起 Docker Image，未來要使用此 image 就直接 Run 此 Image。

    Registries

    是一個我們公有或自有的映像檔的地方。只要你有權使用該映像檔，就可以透過指令

    docker image push #上傳映像檔。
docker image pull #下載映像檔。

    Docker 是一種容器，企業機構之所以走向 Docker，主要是為了效率、安全以及可攜性。

    玖駿資訊能為您帶來的價值

    • 提升運維效率：減少系統部署、人員維護成本
    • 加速開發佈署：開發、測試、上線一條龍自動化流程
    • 強化系統安全：支援權限管理與安全監控
    • 彈性擴展應用：支援雲端、裸機、本地端多環境部署

    想了解如何用 Docker 打造高效率、高安全的資訊環境？

    歡迎與玖駿資訊聯繫，讓我們為您的數位轉型快速看見成果！

  • SonarQube：提升軟體品質與團隊效率的關鍵利器

    SonarQube：提升軟體品質與團隊效率的關鍵利器

    在現代軟體開發流程中，程式碼品質的管理與技術債的控制，已經成為企業提升產品競爭力、確保交付穩定性的核心議題。SonarQube 作為全球知名的靜態程式碼分析平台，為開發團隊提供了一套全面、持續且自動化的品質保證解決方案。

    什麼是 SonarQube？

    SonarQube 是一套開源的靜態程式碼分析工具，能夠自動掃描多種程式語言（如 Java、JavaScript、Python、C# 等），協助團隊找出程式碼中的臭味（Code Smells）、漏洞（Vulnerabilities）、錯誤（Bugs）與重複程式碼，並即時追蹤技術債（Technical Debt）的累積狀況。

    主要功能與特色

    1. 多語言支援
      支援 30 種以上主流程式語言，適合各種規模的專案與跨語言團隊。
    2. 自動化分析與即時回饋
      可整合至 CI/CD 流程，每次 Commit 或 Pull Request 都能自動分析，讓團隊在開發早期即發現並修正問題。
    3. 全面的品質規則與自訂擴充
      內建豐富的品質檢查規則（如 Clean Code、OWASP Top 10 等），並支援自訂規則，滿足企業不同專案需求。
    4. 技術債與趨勢視覺化
      以圖表方式追蹤技術債、程式碼覆蓋率、測試結果等指標，協助管理層掌握整體品質動態。
    5. 與開發流程無縫整合
      支援 GitHub、GitLab、Bitbucket、Jenkins、Azure DevOps 等主流程式碼託管與自動化工具，提升開發效率。

    實際效益

    導入 SonarQube 能帶來以下明顯效益：

    • 降低 Bug 與資安風險：提前發現潛在錯誤與安全漏洞，減少日後維護與災損成本。
    • 提升程式碼可維護性：協助建立一致的程式碼標準與最佳實踐，讓團隊成員更容易協作與維護。
    • 透明化技術債管理：用數據量化技術債，幫助決策者規劃技術還債與品質提升時程。
    • 持續提升團隊能力：將品質要求自動化融入日常開發，提升工程師的技術視野與自我要求。

    結語

    隨著軟體專案規模不斷成長、系統複雜度提升，單靠人工 Code Review 已難以完全掌握品質。SonarQube 不僅是工程團隊維護程式碼品質的最佳工具，也是企業推動 DevOps 文化、落實持續交付（Continuous Delivery）不可或缺的一環。無論是新創團隊還是大型企業，善用 SonarQube，讓高品質軟體成為企業競爭力的基石。

  • 什麼是 Low-code 與 No-code？

    什麼是 Low-code 與 No-code？

    在數位轉型的浪潮下，企業面臨的挑戰不僅是如何開發出更多應用程式，更在於如何更快、更靈活地回應市場需求。這時候，Low-code（低程式碼）與 No-code（零程式碼） 解決方案，成為各種規模企業的重要選項。

    Low-code 與 No-code 的差異

    • Low-code
      透過「拖拉式介面 + 少量程式碼」的方式開發應用，適合有技術背景的開發者或 IT 團隊，能快速完成原型，並在必要時進行客製化。
    • No-code
      完全以圖形化介面操作，使用者不需要寫程式碼，即可建立流程自動化或應用程式。特別適合行銷、業務、專案經理等非技術人員。

    為什麼企業需要 Low-code / No-code？

    1. 加快開發速度：從數月縮短至幾週即可完成。
    2. 降低開發成本：減少對大量工程師的依賴。
    3. 提升靈活度：非技術人員也能參與開發與維護。
    4. 系統整合能力：支援 API、Webhook，方便串接既有的 ERP、CRM 與雲端服務。

    應用情境

    • 內部流程自動化：如請假系統、審批流程、報表產出。
    • 新創原型開發：快速推出 MVP，驗證市場需求。
    • 資料管理與可視化：即時儀表板與 BI 報表。
    • 前後台應用：行銷活動頁、會員管理系統、電商原型。

    常見平台

    • No-code：Webflow、Bubble、Airtable、Zapier、Make。
    • Low-code：Microsoft Power Apps、OutSystems、Mendix、Retool。

    注意事項

    雖然 Low-code / No-code 提供便利，但仍有一些限制需要考量：

    • 客製化不足：遇到複雜需求，可能需要額外開發。
    • 平台綁定：資料與邏輯受制於平台，遷移難度高。
    • 資安與法規：須確認是否符合產業標準與合規需求。

    Low-code vs No-code 對比表

    面向Low-code（低程式碼）No-code（零程式碼）
    開發方式拖拉式介面 + 少量程式碼完全圖形化介面，無需程式碼
    目標族群IT 團隊、具技術背景的開發者業務、行銷、專案經理等非工程師
    開發速度快速，但需部分程式設計非常快，幾乎立即成型
    彈性高，可透過程式碼擴充功能限制較多，依平台功能為主
    應用範圍複雜系統、內部工具、與既有系統整合簡單應用、流程自動化、原型設計
    常見平台Microsoft Power Apps、OutSystems、RetoolWebflow、Bubble、Airtable、Zapier

    結語

    對企業而言，Low-code 與 No-code 並不是取代傳統開發，而是成為「輔助加速器」。它能幫助業務部門更快落地想法，也能讓 IT 團隊專注於高價值的系統開發。

    在這個「速度即競爭力」的時代，若能善用 Low-code 與 No-code 工具，將能大幅提升企業的數位轉型效率，讓創新不再被技術門檻綁住。

  • OWASP API Security Top 10 2023 與企業防護建議

    OWASP API Security Top 10 2023 與企業防護建議

    OWASP 於 2023 年更新了 API 安全風險排名（繼 2019 年版後的再修訂），重新定義並調整了十項關鍵威脅。這次更新聚焦在「物件/屬性層級授權」、「資源耗用」、「商業流程濫用」等更貼近現代 API 使用情境的風險。對企業而言，理解這份清單不只是合規需求，還是設計安全 API、降低營運風險與保護使用者資料的實務指南。

    API1:2023 — Broken Object Level Authorization（物件層級授權失效）

    問題要點：使用者通過身份驗證後，可以修改 URL、參數或物件 ID 來存取或操作非自身應有之資料（水平或垂直提權）。
    危害場景：使用者把 userId=123 改為 userId=122 就能查看或修改他人帳戶資料。
    緩解措施：

    • 在每一個受保護資源存取點做物件層級的授權檢查（server-side, per-request）。
    • 不信任用戶輸入的 ID；以 session / token 內的 subject 進行綁定查驗。
    • 實作測試案例（unit/ integration）模擬水平與垂直提權攻擊。

    API2:2023 — Broken Authentication（身份認證失效）

    問題要點：認證實作錯誤（弱 token 管理、無撤銷機制、錯誤的 session 管理等）使攻擊者能冒用其他使用者身份。
    危害場景：長生命期 token 被竊取後可長期存取 API；refresh token 失控得不到撤銷。
    緩解措施：

    • 使用成熟標準（OAuth2 / OIDC），短生命期 access token + 安全 refresh token 流程。
    • 支援 token 撤銷／黑名單、session 管理與異常登入告警。
    • 啟用多因素驗證（MFA）與 step-up authentication（敏感操作再驗證）。

    API3:2023 — Broken Object Property Level Authorization（物件屬性級授權失效）

    問題要點：API 回傳過多欄位或允許批量寫入未檢查的屬性（Mass Assignment），導致敏感欄位洩漏或被未授權修改。
    危害場景：使用者可在更新請求中一併修改 isAdmin、salary 等屬性。
    緩解措施：

    • 以白名單方式序列化/反序列化輸出/輸入，只允許必要欄位。
    • 不直接把資料模型映射到 API payload；使用 DTO/ViewModel 層隔離。
    • 對於可寫欄位做細粒度授權檢查。

    API4:2023 — Unrestricted Resource Consumption（不受限的資源消耗）

    問題要點：缺乏速率限制或資源使用控制導致 DDoS、成本暴增或服務降級。API 可能會觸發付費型服務（SMS、郵件）而被濫用。
    危害場景：爬蟲或惡意腳本大量呼叫下載大資料集，造成頻寬與計算成本暴增。
    緩解措施：

    • 在 API Gateway/邊界層實施速率限制（rate limiting）、突發保護（burst control）。
    • 為高成本操作（寄信、SMS、推播）加入配額、驗證與人機檢驗（CAPTCHA/step-up）。
    • 加入行為式偵測（異常流量告警）與自動封鎖/緩降策略。

    API5:2023 — Broken Function Level Authorization（功能層級授權失效）

    問題要點：管理功能與一般功能間未清楚分離，或功能端點暴露給未授權使用者。
    危害場景：一般使用者可以直接呼叫管理端點（如 POST /admin/create-user）進行敏感操作。
    緩解措施：

    • 設計角色分離（RBAC/ABAC），確保管理 API 僅對應授權角色可見。
    • 在 API Gateway 與應用層分別強化授權檢查（defense-in-depth）。
    • 對管理/批次操作啟用更嚴格的審批與審計流程。

    API6:2023 — Unrestricted Access to Sensitive Business Flows（不受限的敏感商務流程）

    問題要點：商務流程（如購票、退款、優惠領取）被自動化濫用，可能超出系統本意或造成資源/財務損失。此類問題不單是程式缺陷，也可能是流程設計上的薄弱。
    危害場景：攻擊者自動化大量搶票或使用 promotion code 導致門票被囤積、公司損失。
    緩解措施：

    • 在流程層面加入速率限制、使用者行為分析、反機器人機制與風險評估（fraud detection）。
    • 設計商務規則（business rule）以偵測異常模式（同一信用卡/同一 IP 短時間多次交易）。
    • 對高風險流程啟用人工審核或階段性驗證。

    API7:2023 — Server Side Request Forgery（伺服器端請求偽造 SSRF）

    問題要點：API 在未充分驗證使用者提供的 URI/主機時替使用者發起請求，使攻擊者能逼迫後端呼叫內網或受保護資源。
    危害場景：攻擊者利用 SSRF 存取內部管理介面、metadata service（雲端憑證）或掃描內網。
    緩解措施：

    • 嚴格驗證與白名單化可被訪問的主機/域名。
    • 在執行外部請求時使用代理、隔離網路（eg. vnet/subnet policy）與最小權限 IAM。
    • 阻擋 private IP、link-local 及非預期協定的請求。

    API8:2023 — Security Misconfiguration（安全組態錯誤）

    問題要點：不安全或過於寬鬆的配置（錯誤的 CORS、預設憑證、debug 模式、暴露的管理介面）將擴大攻擊面。
    危害場景：測試環境的 debug endpoint 被公開到生產網路；過寬的 CORS 允許任意網域呼叫。
    緩解措施：

    • 建立安全配置基線（Hardened configuration），在 CI/CD 驗證配置。
    • 移除預設帳號、關閉 debug/trace、限制管理介面存取。
    • 實施基於環境的安全檢查與自動化掃描（SAST/DAST）。

    API9:2023 — Improper Inventory Management（資產/端點管理不當）

    問題要點：API 端點、主機與版本管理不當（未記錄、未退役或遺留測試端點）導致易被攻擊者利用。
    危害場景：舊版 API（含已知漏洞）仍在內網或 Internet 暴露，且未被納入補丁/監控。
    緩解措施：

    • 建立 API 庫存（API inventory）與版本管理流程，涵蓋公開/內部/測試端點。
    • 把廢棄 API 明確退役並移除對外暴露。
    • 對所有端點做週期掃描與清點（API gateway logs、service discovery）。

    API10:2023 — Unsafe Consumption of APIs（不安全的第三方 API 使用）

    問題要點：系統過度信任第三方 API 的回傳或行為，而第三方被攻擊或錯誤會連帶影響本系統安全。
    危害場景：攻擊者入侵第三方服務並利用其 API 欺騙或注入惡意資料，導致主系統資料錯誤或安全事件。
    緩解措施：

    評估第三方供應鏈風險，建立 SLA 與安全檢核機制（供應商安全問卷、滲透報告）。

    對第三方回應做輸入驗證與白名單化（never trust external data）。

    實施隔離（circuit breaker）、请求超時、重試限制與降級策略。

    綜合緩解策略（跨項通用建議）

    1. 在 API Gateway 做第一道防線：認證、速率限制、WAF 規則、IP/Geo policy。
    2. 採用最小權限與細粒度授權：RBAC/ABAC、每個物件/屬性加檢查。
    3. 資料最小化與輸入白名單：DTO、ViewModel、欄位過濾。
    4. 強化日誌與監控：包括成功/失敗認證、敏感操作、異常流量；保留週期建議 ≥180 天。
    5. 供應鏈安全：SCA、SBOM、第三方風險評估。
    6. 自動化測試：SAST/DAST、API fuzzing、滲透測試與紅隊演練。
    7. 商務流程風控：對付費或高風險流程加入行為分析、風險計分與人工審核。