前言
大家好,我們是 LINE Developer Relations 團隊,不曉得大家從 LINE TECH FRESH 畢業分享會中是否有獲得哪些有趣的收穫呢?從 Save your time - TECH FRESH 畢業分享會 2024 @ LINE活動當中有許多介紹,以下就帶大家回味一下當天的內容囉!
介紹
為什麼要參加軟體實習生研討會?
參加一場 LINE TECH FRESH 畢業分享會會帶來以下好處:
- 學習機會:可以從優秀的 LINE TECH FRESH 講者獲得寶貴的實習經驗和見解
- 知識分享:參加活動要把握機會是與 LINE 的實習生以及 Mentor 交流和分享軟體領域的知識
- 自我推廣:除了聆聽演講外,參加活動也是展示自己專業知識和技能的好機會,多交流絕對是個好的選擇!
蔡 EC:24 歲開發一次成功
由 Winnie 首先從 LINE SHOPPING 開始介紹,並透過自身 Data team 的實習經驗中了解日常的工作內容,並分享在實習與在學校同時並行時的一些見解。
緊接 Lauren 分享了在 EC SPM 團隊中使用 Kafka 的經驗談,帶現場的觀眾認識在企業中是如何 使用以及架構設計,並且透過 2024 農曆新年的活動認識更多案例。
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QA 蝦米 QA?我的扣超讚的啊
第二組則是由 Lawrence & YT 分享在當任 QA 時的一些眉眉角角,首先 Lawrence 分享在 QA 的開發流程中,分為六個主要階段:
- 分析:進行測試需求分析
- 設計:撰寫測試案例
- 開發:開發自動化腳本
- 測試:包括端到端測試(E2E)、關鍵用戶體驗測試(CUJ)及壓力測試
- 部署:實施持續整合(CI)和持續開發(CD)
- 維護:進行回歸測試和性能監控。
這些步驟確保軟體質量和穩定性,並持續改進產品。
下一部份 YT 則分享撰寫測試案例(Test Case)也會有技術債。常見的測試案例包括確認頁面上有「LINE 購物」的 logo、搜尋框元素、相機 icon、購物車 icon,以及確認跳轉頁面成功和商店頁面上有「專屬推薦」。這些測試案例對應不同的 Epic,如首頁標題 Banner 等。為了減少技術債,可以舉辦 workshop,讓團隊一起儘早識別並解決這些問題,並且可以透過不同的 ML 模型來解決類似的問題。
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這就很玄囉! 從粽子看開發的世界
Chris 的實習生活主要分為三個部分:
- 後端開發(Backend Development):佔 60%的時間,專注於後端系統的開發工作
- 持續整合/持續部署流程(CI/CD Process):佔 30%的時間,Chris 參與並優化 CI/CD 流程,確保產品持續整合和自動部署
- 技術研究(Tech Research):佔 10%的時間,Chris 進行新技術的研究和 Research ,保持對技術的熟悉度
此外,Chris 還會參與各種分享會(Sharing)和保持工作與生活的平衡(WLB),這些活動有助於提升團隊合作能力以及生活品質
Young 分享了他在 LINE FACT CHECKER 系統架構、產品改進方法以及專案開發 CI/CD 流程中的經驗,並從中學習到如何改進產品:
- 彈性(Resiliency):透過 Rolling Update、Retry Strategy 和錯誤處理(如 Timeout)來提高系統的穩定性。
- 效率(Efficiency):採用 Concurrent Design、Cache strategy(如 Redis)和 Horizontal Scaling 來提升系統效能。
當中也學到更多專案開發 CI/CD 流程:
- 推送程式碼 GitHub 之後,透過 GitHub Actions 進行 Test、分析(SonarQube)、程式碼審查和封裝,最終將 COntainer 推送至 Harbor。
- 基礎設施 Manifest 變更時會透過 Webhook 同步到 ArgoCD,並部署到開發環境集群和產品環境的集群,最後透過 Grafana 進行監控。
從混亂到掌控:使用 Observability 揭開管家的神秘面紗
首先 Tristan 帶來在學生時期很難學到的概念 - Observability,它是一個在軟體開發和運營中非常重要的概念。它指的是我們能夠深入了解和監控系統的內部運作,並從中獲取有價值的資訊和洞察力。透過實現可觀察性,我們可以更好地理解系統的行為、性能和問題,並能夠快速做出反應和解決。
在上面的程式碼中,提到了 Observability 的三大支柱:Metrics、Tracing 和 Logging。這些支柱提供了不同層面的資訊,幫助我們全面了解系統的運作狀態。
接著 Gary 分享高峰流量監控&5 分鐘工作流程之謎的經驗談
高峰流量監控
當數以萬計的用戶同時訪問系統時,伺服器會無法處理所有請求,為了避免用戶體驗不佳,團隊發現問題並調整 Server 的效能,提升系統在高峰期的穩定性和回應速度,改善用戶體驗