路徑 04 · 課程: 10 · 112 分鐘

以企業規模開發與維運

將原型連結到安全平台與基礎架構要求。規劃符合法遵要求的交付、可用性、復原和責任歸屬。

學習成果

定義團隊如何用 AI 交付與維運軟體。

開始此學習路徑
  1. 01

    連結完整的軟體生命週期

    追蹤一項功能,從使用者需求到維運與回饋。找出無法只靠生成程式碼決定的事項。

    10 分鐘 · 基礎
  2. 02

    軟體改變時,仍能追溯需求

    將使用者需要的結果,連結到決策、驗收條件、實作和證據。假設改變時,更新這些連結。

    10 分鐘 · 實務
  3. 03

    AI 開發時代的平台工程

    提供受支援的方式,讓人員與代理程式建立、修改和維運服務。將平台視為需要持續維護的產品。

    12 分鐘 · 進階
  4. 04

    定義原型之外所需的基礎架構

    評估身分、網路、資料、復原與維運。將生成的部署,對應到公司實際的基礎架構要求。

    12 分鐘 · 實務
  5. 05

    為雲端原生環境設計軟體

    連結可重現的基礎架構、可替換的程序、持久狀態和可觀察行為。評估雲端原生設計,不只看容器封裝。

    12 分鐘 · 實務
  6. 06

    選擇跨可用區與跨區域的可用性設計

    比較高可用性、Multi-AZ 和多區域設計。追蹤完整請求路徑,測試每種設計必須承受的故障。

    12 分鐘 · 實務
  7. 07

    設定並測試 RTO 與 RPO

    定義可接受的中斷與資料損失。比較復原策略,並依業務要求衡量完整復原演練。

    14 分鐘 · 實務
  8. 08

    協調跨團隊的 AI 開發

    管理共用契約、審查量能和變更責任。多個團隊生成變更時,衡量整個交付系統。

    11 分鐘 · 進階
  9. 09

    用證據做發布決定

    檢查版本、目標、剩餘風險和復原方法。系統需要時,區分合併、部署與向使用者開放功能。

    9 分鐘 · 實務
  10. 10

    衡量交付系統

    一起檢視交付流程、不穩定情形、服務結果與投入。評估 AI 的影響時,使用明確定義。

    10 分鐘 · 實務