雲端架構與 DevOps：從一台電腦到現代後端系統的進化之路

更新日期： 2025 年 4 月 3 日

還記得你第一次學寫後端的時候嗎？

你可能寫了一個簡單的伺服器程式，開啟 localhost，在瀏覽器看到 Hello World。

這時候，你的整個世界就是「我這台電腦 + 我寫的程式」。一切都在你掌控之中，簡單而直接。

但當這個服務要讓其他人都能使用，甚至承載大量使用者請求時，一台電腦的能力很快就會碰到瓶頸。

你會遇到「怎麼讓它 24 小時不當機」、「怎麼應對爆量流量」、「怎麼部署更新而不影響使用者」等問題。

這，就是你踏入「現代後端世界」的起點。

本文會從最初的單機開發，逐步帶你了解雲端架構的出現與解法，再延伸到現代 DevOps 思維。

幫助你理解一個真正能在網路世界運行的大型系統，是如何被構築與維運的。

傳統後端架構的瓶頸與限制

在雲端尚未普及之前，大多數網站與後端服務的運作方式都離不開「實體伺服器」。

公司會自行購買伺服器主機，擺在自有機房，或是租用外部資料中心的機櫃，請 MIS（資訊人員）負責安裝、配置與維護。

這台伺服器通常身兼數職：

• 負責處理網站請求（例如 API 呼叫）
• 儲存資料庫內容
• 排程自動任務（如寄送通知信、資料同步）
• 處理上傳檔案、報表生成等後端邏輯

這樣的架構在當年相當普遍，也確實能讓網站順利運作。但它背後藏著許多 看不見的風險與限制，一旦規模擴大，問題便會浮現。

硬體擴充困難：每一次升級都像大工程

當網站逐漸變得熱門，流量增加，單一台機器可能就會吃不消。

這時候，想要「擴充效能」的唯一做法，就是購買更多實體伺服器。

但這不是動動滑鼠就能完成的事，而是包含：

• 向供應商下訂設備，等待交貨
• 增加機房空間或機櫃租用
• 布線、接電、安裝作業系統
• 重新部署應用與資料

這整個過程可能從幾天到幾週不等，且每台機器都需要單獨管理與維護。當需求一變，調整速度根本跟不上業務變化。

維運成本高：機器壞了還要跑現場修

實體設備總有壞掉的一天。

• 主機板故障、硬碟壞軌、風扇不轉、過熱斷電……
• 都需要 MIS 或維修人員親自到機房檢查
• 即使有備用硬體，也需要停機更換，或從備份還原系統

這種模式對服務穩定性造成極大風險。尤其當使用者來自各地區、不同時區，只要系統中斷個幾小時，就可能導致客訴、營收損失、甚至品牌信任危機。

此外，企業還得支付：

• 機房空間租金
• 網路頻寬費
• 電力與冷氣空調費用
• 人力維運與備援設備的成本

對中小企業而言，這些支出非常可觀。

彈性差、無法即時應對流量高低起伏

網站流量並非每天固定不變，有時上午冷清、晚上高峰；假日暴增、平日正常。

而傳統架構是「靜態配置」：今天買了 3 台機器，不管今天有 1 人還是 1 千人上線，它就是跑這 3 台。

• 使用者少 → 資源閒置、浪費電費
• 使用者爆增 → 效能不夠、服務緩慢甚至當機

這讓企業很難精準控制資源與成本，也讓服務品質無法穩定。

部署流程繁瑣、容易出錯

在這種架構下，部署新版本的應用程式是一件需要極度小心的事：

• 開發完後，MIS 或工程師需手動將程式碼傳上伺服器（例如 FTP）
• 有時還要修改設定檔、重啟伺服器，甚至更新資料庫結構
• 每一次部署都存在「按錯指令」、「檔案沒覆蓋完整」、「資料遺失」等風險

許多公司甚至會安排「半夜部署」，避開使用者高峰時段。這不僅影響人力調度，也無形中增加了開發與上線的壓力。

更糟的是，若部署出錯，要「回滾」也很困難，因為伺服器是實體機器，沒有快照、沒有版本控制，光是復原就可能耗上數小時。

傳統架構適合的時代已經過去

這樣的實體伺服器模式，在早期網路尚未發展成熟、雲端平台尚未普及時，或許是唯一選擇。

但如今面對：

• 高速變動的市場需求
• 複雜且多變的使用情境（行動裝置、全球訪問、AI 任務）
• 對可靠性與可擴展性的高度要求

傳統後端架構已無法跟上時代。

也因此，越來越多工程團隊、公司與新創轉向更彈性、更高效的「雲端架構」來打造後端系統。而這，正是你該認識雲端與 DevOps 的起點。

雲端架構的誕生：為什麼大家都轉向雲端？

在上一節中，我們談到傳統後端架構存在許多問題，例如硬體擴充困難、維運負擔大、缺乏彈性，以及部署流程容易出錯。

這些挑戰限制了企業的創新速度與系統的穩定性。

當然，也不是沒有人想過解法。

許多大公司開始投入建設自己的自動化部署系統與備援架構，但那需要極高的資源與技術門檻，對多數開發者與中小企業來說根本無法負擔。

就在這樣的背景下，雲端架構（Cloud Architecture） 應運而生。

雲端的核心觀念：資源不需要自己買，而是向平台「租用」

傳統架構強調「擁有」：你買一台機器，就是你的，要自己維修、升級、管理。

雲端架構則反過來，它強調「使用」：你只需要一台能上網的電腦，就能登入雲端平台（如 AWS、GCP、Azure），點幾下，就能租用一台虛擬伺服器（VM），開始部署你的服務。

你不需要：

• 管理硬體
• 負責電力、冷卻、網路接線
• 擔心硬體壞了要換主機

這些事情全由雲端服務商負責，而你只需「使用」這些服務，就像打開水龍頭用水、插上插座用電一樣。

這樣的模式也被稱為 基礎設施即服務（IaaS, Infrastructure as a Service），意思是你把伺服器、儲存、網路等「基礎設施」都當作一種服務來使用。

雲端架構的核心優勢

雲端不只是「把主機搬到別人那裡」這麼簡單，它整合了虛擬化、自動化、資源彈性與大規模管理的能力，帶來以下幾個關鍵優勢：

1. 即時擴充（Scalability）

當網站突然湧入大量使用者流量，雲端平台能根據你事先設定的規則，自動新增伺服器來分擔負載（Auto-scaling）。

例如：

• 你平常只需要 2 台伺服器
• 但週末有活動流量暴增 → 自動擴充成 10 台
• 活動結束流量下降 → 自動縮減回 2 台

這讓服務維持穩定運作，同時不浪費資源。

2. 快速部署（Speed & Automation）

以往從訂購伺服器、安裝系統到上線部署，可能需要數週時間；而雲端上只需幾分鐘就能啟用一台完整環境的虛擬機器。

這種「幾分鐘就有伺服器」的速度，讓開發流程更敏捷、更有彈性，也讓測試、開發、上線之間的隔閡縮短，部署節奏大幅提升。

3. 高可用性（High Availability）

雲端平台會自動將你的資料、伺服器實例散佈到多個地理位置的資料中心（Zone/Region），即使某個地區的機房發生故障，也能自動切換，確保服務不中斷。

這種設計能夠：

• 降低單點故障風險（Single Point of Failure）
• 提供跨地區備援與災難復原能力（Disaster Recovery）

4. 按量付費（Pay-as-you-go）

你用多少資源，就付多少錢。不像傳統架構需要一次買一整台機器（即使你只用了 30% 的效能），雲端可以做到：

• 開幾台 VM 就付幾台的費用
• 開幾個小時就只收幾個小時的費用
• 用完關掉就不再計費

這大大降低了初期成本，也讓企業能更靈活地測試、嘗試不同規模的系統設計。

從「買硬體」到「設計系統」

雲端架構的誕生，讓後端開發者不再需要煩惱硬體細節，而是可以更聚焦於「如何設計一個穩定、可擴展、可維運的系統」。

你的角色從「伺服器管理者」轉變為「系統設計師」。

這也是為什麼現在越來越多公司（不論規模）全面轉向雲端，甚至許多新創公司一開始就「生在雲上」，完全不碰實體伺服器。

學會雲端架構，不只是為了「部署方便」而已，而是開啟你對整個後端系統設計的全新視角：

• 該如何擴展服務不讓它當機？
• 怎麼讓流量高峰不爆炸？
• 怎樣把測試、部署、上線自動化？

這些都不是單靠一台主機就能做到的，而是需要一套完整的架構思維。而這，就是雲端架構帶給後端工程師最核心的價值。

誰在提供雲端？主流服務商比較

當我們決定採用雲端架構時，第一個問題往往是：「我要用哪一家的雲端服務？」

目前全球主要的三大公有雲服務商為：

• Amazon Web Services（AWS）
• Google Cloud Platform（GCP）
• Microsoft Azure

這三大平台提供的服務大致相似，都包含虛擬機器（VM）、資料儲存、資料庫、AI 工具、IoT、監控、CDN 等完整工具鏈。不同之處則在於他們的歷史背景、技術特色、價格策略與生態系整合能力。

以下帶你一一認識。

Amazon Web Services (AWS)

🔹 背景與定位：

AWS 是亞馬遜在 2006 年推出的雲端平台，也是目前全球市佔率最高、用戶最多的公有雲服務商。從初創公司到全球 500 強企業，多數都能在 AWS 找到適合的解決方案。

🔹 特點：

• 提供超過 200 種以上的雲端服務，包含計算、儲存、網路、安全性、AI/ML、大數據分析、DevOps 工具等。
• 全球擁有最多資料中心地區（Region / Availability Zone），覆蓋最廣。
• 生態系豐富，整合許多第三方工具與合作夥伴支援。

🔹 適合族群：

• 想全面學習雲端技術架構的工程師
• 需要高彈性、高可擴展性的企業
• 開發者社群最活躍，有大量教學與資源可學習

🔹 常見服務：

• EC2（虛擬機器）
• S3（物件儲存）
• RDS（關聯式資料庫）
• Lambda（無伺服器運算）
• CloudWatch（監控與警示）

Google Cloud Platform (GCP)

🔹 背景與定位：

GCP 是 Google 提供的雲端平台，雖然推出時間較晚（2011 年），但在 AI 與資料分析領域迅速崛起，受到許多數據科學與 AI 開發者青睞。

🔹 特點：

• 深度整合 Google 自家產品（如 YouTube、Gmail、BigQuery 等同樣用 GCP 建構）
• 資料分析能力超強，BigQuery 是業界公認的大數據分析利器
• 在 AI/ML 領域具領先地位，TensorFlow、Vertex AI 等支援完善
• UI/UX 現代化，操作介面清爽易懂

🔹 適合族群：

• 做數據科學、機器學習、資料分析的人
• 熟悉 Google 工具與生態（例如 Google Workspace、Firebase）
• 想體驗較現代化雲端介面與資源管理流程的開發者

🔹 常見服務：

• Compute Engine（虛擬機器）
• BigQuery（資料倉儲分析）
• Cloud Storage（物件儲存）
• Vertex AI（AI 模型訓練與部署）
• Cloud Run（容器化部署）

Microsoft Azure

🔹 背景與定位：

Azure 是微軟在 2010 年推出的雲端平台。

它的最大優勢在於與企業傳統 IT 系統的整合能力，許多原本使用 Microsoft 技術（如 Active Directory、Windows Server、.NET）的公司，都傾向選用 Azure 作為雲端延伸方案。

🔹 特點：

• 完整支援 Microsoft 產品（Office 365、Windows Server、SQL Server）
• 適合企業級使用情境（金融、政府、醫療等）
• 擁有強大的混合雲（Hybrid Cloud）支援，結合地端與雲端架構
• 與 GitHub 整合深（GitHub 是微軟旗下服務）

🔹 適合族群：

• 原本就熟悉 Microsoft 技術棧的開發者或企業
• 政府或大型企業客戶
• 想從 on-premise 架構平滑轉型到雲端的 IT 團隊

🔹 常見服務：

• Azure Virtual Machines（虛擬機器）
• Azure Blob Storage（物件儲存）
• Azure SQL Database（雲端資料庫）
• Azure Active Directory（使用者身分驗證）
• Azure DevOps（CI/CD 整合工具）

免費資源與學習建議

三大平台都提供「免費試用方案」，適合初學者建立實驗環境或學習基礎架構知識：

你可以依照興趣與需求，選擇一個平台開始練習，例如：

• 對後端開發與部署有興趣 → 從 AWS 開始學 EC2 + S3
• 想做資料分析與 AI → 選 GCP 練習 BigQuery + Vertex AI
• 熟悉微軟生態或企業 IT → 用 Azure 玩 Azure VM + SQL

小提醒：理解一種，再學其他就不難了

三大雲端平台的核心概念幾乎相通，例如：

• EC2（AWS）≈ Compute Engine（GCP）≈ Azure VM
• S3（AWS）≈ Cloud Storage（GCP）≈ Azure Blob

掌握一個平台的基礎後，再轉學其他平台通常只需熟悉命名、操作界面與價格模型的差異即可。

你租的不是機器，是一種服務：IaaS 的概念

當我們談到雲端，不只是把伺服器搬到網路上，而是一種徹底改變資源取得方式的革命。

傳統上，如果你想部署一個後端服務，需要買一台伺服器，安裝作業系統，接上網路、配置 IP，還要設定權限與防火牆。

而在雲端時代，這一切只需要「上網登入雲端平台，點幾下滑鼠」，馬上就能獲得一台可用的機器，並且能在幾分鐘內開始對外提供服務。

這種把基礎設施變成「隨選即用」的模式，就叫做：

IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）

它的核心概念是：把你過去必須自己買的硬體資源，轉變成一種可以在線上租用的彈性服務。

IaaS 包含哪些資源？

你可以透過 IaaS 平台，租用各種與伺服器運作相關的資源，例如：

常見的 IaaS 服務實例

這些服務都是你可以用來部署應用程式、網站、API、資料處理流程等的「基礎建構單位」。

IaaS 與實體伺服器的差異在哪？

總結來說：IaaS 解放了硬體的綁架，讓你專注於「架系統」而不是「買機器」。

延伸閱讀：雲端運算中的網站部署：從 IaaS 到 SaaS 的最佳實踐

現代雲端的基本建築模組：VM、Auto-scaling、Load Balancer

當你使用 IaaS 建立一套後端服務時，不會只用一台機器就結束。

為了讓系統「穩定、可擴展、不中斷」，還需要幾個核心模組彼此搭配。

虛擬機（VM, Virtual Machine）：雲端的基本運算單位

VM 就像是你在雲端世界中的一台虛擬電腦。

它有自己的作業系統、磁碟空間、IP 位址，能安裝應用程式、跑伺服器、存資料、接 API 請求。

VM 的特性：

• 可以根據需求選擇 CPU / RAM 規格（例如 2 核心 4G 記憶體）
• 幾分鐘內就能啟動，靈活快速
• 可設定開機指令、安裝映像檔，自動建構環境
• 可設定自動快照與備份

你可以把 VM 當作是「租來的一台雲端電腦」，但比實體機還更靈活、更可控。

Auto-scaling（自動擴展）：流量來了，不怕！

當你的服務開始上線，流量不可能永遠固定。

• 使用者突然大量湧入怎麼辦？
• 突然一堆人同時搶票、搶商品怎麼辦？
• 半夜幾乎沒人用，伺服器是不是還要一直開著浪費電？

這時候你就需要 Auto-scaling（自動擴展）。

Auto-scaling 的運作方式：

• 根據 CPU 使用率、流量、連線數等條件，自動開新 VM
• 使用者少時，自動關閉多餘 VM，節省費用
• 和 Load Balancer 搭配，確保新增機器能即時分擔請求

這讓你的系統可以「自我伸縮」，既不會因為爆流量而當機，也不會因為用量少而浪費錢。

Load Balancer（負載平衡器）：流量指揮官

當你開了多台 VM，請求該怎麼分？假設你有 5 台虛擬機，使用者來的時候該給哪一台處理？

這時候你需要一位「流量交通警察」── Load Balancer（負載平衡器）

它的功能包括：

• 智慧分流：平均把請求分配到多台伺服器
• 健康檢查：某台 VM 壞掉了，就不再傳請求過去
• 異常容錯：某個機器故障時，自動移轉流量到其他正常的伺服器
• 與 Auto-scaling 整合：新的 VM 加入後自動加入流量分配

負載平衡器能讓整個系統更有彈性與容錯性，避免單點故障（SPOF, Single Point of Failure），也是現代架構中不可或缺的一環。

這三者如何協作？

flowchart TB
    User(使用者請求) --> LB[負載平衡器<br />Load Balancer]
    
    subgraph VMs[虛擬機群組]
        VM1[虛擬機 1<br />VM 1]
        VM2[虛擬機 2<br />VM 2]
        VM3[虛擬機 3<br />VM 3]
        VMn[虛擬機 n<br />...]
    end
    
    LB --> VM1
    LB --> VM2
    LB --> VM3
    LB --> VMn
    
    Monitor[監控系統] -->|1.健康檢查<br />檢測虛擬機狀態| LB
    Monitor -->|2.效能監控<br />收集負載指標| AS
    
    AS[自動擴展系統<br />Auto-scaling] -->|3.擴展決策<br />增減虛擬機數量| VMs
    
    style LB fill:#f9d5e5,stroke:#333
    style VM1 fill:#eeeeee,stroke:#333
    style VM2 fill:#eeeeee,stroke:#333
    style VM3 fill:#eeeeee,stroke:#333
    style VMn fill:#eeeeee,stroke:#333
    style AS fill:#d5f5e3,stroke:#333
    style Monitor fill:#d6eaf8,stroke:#333
    style VMs fill:#f5f5f5,stroke:#333

這種架構讓你的後端系統具備了：

• 自我調整資源的能力（Auto-scaling）
• 高可用性與自動容錯（Load Balancer）
• 快速部署與即時維護（VM）

這就是所謂的 彈性 + 可擴展 + 高可用 的現代後端架構核心精神。

雲端時代的開發文化：DevOps 是什麼？

當你開始在雲端平台架設服務，你會發現：過去那種「寫好程式交給 MIS（網管）部署」的分工方式，已經不再適用。

因為現在開發者手上有了更強大的工具與環境管理能力，只要登入雲端平台，開幾台虛擬機、設定權限、防火牆、部署應用、上線監控，這一切都可以自己完成。

這種開發者主動掌控從「寫完程式 → 部署 → 維運」整個生命週期的思維與做法，就是 DevOps 背後的精神。

DevOps 是什麼？

DevOps 是 Development（開發）與 Operations（維運）兩個單字的合併詞，代表的是一種現代開發文化與技術實踐。

目標是打破「開發與維運的鴻溝」，讓開發者與維運團隊不再各做各的，而是 緊密合作、自動化流程、共同對品質與效率負責。

在傳統開發流程中：

• 開發者：專注寫程式、交差完成功能
• 維運人員：負責伺服器部署、故障排除、資料備份

兩邊資訊不對等，環境不一致，導致：

• 程式在測試環境能跑，上線就出錯
• 部署流程全手動，容易操作失誤
• 出錯要查資料、對人、查 log，問題難以釐清

這些痛點促使 DevOps 概念的出現與實踐。

DevOps 解決什麼問題？

DevOps 不只是某些工具的總稱，它是一種 跨團隊合作 + 自動化導向 + 全責任制的開發文化。

DevOps 的三大技術支柱

CI/CD：讓每次程式更新都穩定、快速、安全

CI（Continuous Integration，持續整合）與
CD（Continuous Delivery / Deployment，持續交付 / 持續部署）是 DevOps 最常見也最基礎的實踐之一。

🔁 CI 是什麼？就像每天幫你檢查作業有沒有寫錯

CI（全名：Continuous Integration，持續整合）

意思是：每當有人改了程式碼，系統就會自動幫你「檢查這份程式會不會出問題」。

想像一下，如果你是一個團隊裡的後端工程師，你每天寫一點程式，然後其他同事也會寫，他們可能同時改到相同的地方。

這時候就會有問題：

• 有人打錯字？
• 改的邏輯互相衝突？
• 新功能不小心壞了舊功能？

CI 就像是你的「自動小幫手」：

• 每次你把程式碼提交上去，它就會自動幫你檢查、測試、模擬執行一次
• 發現錯誤會馬上通知你修正
• 讓你更安心把東西交出去，不用擔心「我是不是不小心把系統弄壞了？」

✅ 好處：

• 提早發現錯誤，避免問題被合併到整個系統
• 團隊每個人都知道目前的版本是否健康

🚀 CD 是什麼？就像寫完作業後，老師幫你自動交出去

CD（有兩種意思：Continuous Delivery 持續交付 / Continuous Deployment 持續部署）

簡單來說，就是你確定程式沒錯後，系統會自動幫你把它「部署上線」到測試或正式的環境。

以前如果你要讓一個新功能上線，要：

1. 通知 MIS、排時間
2. 登入伺服器、手動上傳檔案
3. 更新資料庫、重啟程式
4. 上線後還要驗證、測試

整個流程又慢又容易出錯。

但有了 CD，這些都可以自動化完成：

• 程式測試沒問題 → 系統自動部署到測試環境
• 上線正式版本時 → 系統自動更新伺服器，甚至通知 Slack、寄報告給團隊

✅ 好處：

• 減少人為失誤
• 縮短上線時間
• 團隊不用再等「誰來部署」，速度更快、風險更低

📌 小結：CI/CD 是 DevOps 最基礎也最實用的能力

這樣的流程，讓你可以「每天甚至每小時部署一次」，不再需要等一週才整批上線，降低每次部署的風險。

🔧 常見工具包括：

• GitHub Actions / GitLab CI / CircleCI / Jenkins（自動建構與部署）
• Slack / LINE bot 通知：部署結果、測試報告
• Sentry / New Relic：上線後的錯誤監控

當然可以！以下是你提供的「容器化與服務編排」與「基礎建設程式化」這兩段的詳細重寫版本，語言更親切，邏輯更清楚，幫助初學者從真實問題出發理解概念與應用情境：

容器化與服務編排：確保環境一致、系統穩定

❓「為什麼在我電腦可以跑，線上卻出錯？」

你可能聽過這種工程師常講的話：

「我在我本機跑都沒問題啊！怎麼部署上去就炸掉了？」

這種問題的根源，通常是「開發環境」和「正式環境」之間的不一致。

例如：

• 你在自己的電腦上用的是 Node.js 18，但正式機器上是 Node.js 16。
• 你用的套件是最新版，但同事用的是舊版。
• 你本機有裝某些依賴，但伺服器沒有。

當環境不一致，就算程式碼一模一樣，跑出來的結果也可能不同，甚至直接當機。

🚢 容器化（Containerization）是怎麼解決這個問題的？

為了讓「在哪裡跑都一樣」，工程師開始使用容器技術，最有名的就是 Docker。

你可以把 容器（Container） 想像成「一個打包好的小行李箱」，裡面裝著：

• 程式碼本身
• 所有需要的套件
• 作業系統層級的執行環境（像是 Python/Node.js 版本）

這個行李箱搬到誰的電腦上、哪台伺服器上打開，它跑出來的結果都會一樣，從此再也不用擔心「環境不同導致錯誤」的問題。

🚀 容器的優點：

• ✅ 環境一致性：保證本機和伺服器執行結果一致
• ⚡ 啟動速度快：比傳統虛擬機快很多，幾秒內就能啟動
• 🧠 輕量省資源：不需要整套作業系統，效能更好
• 🔁 容易部署與備份：可以快速打包、複製、移動

🧩 當你有很多容器時，需要「容器編排」工具來幫忙管理

當你的系統越來越複雜，例如有：

• 前端服務（1 個容器）
• 後端 API（1 個容器）
• 資料庫（1 個容器）
• 監控系統（1 個容器）

這時候就需要有人幫你自動安排這些容器要放在哪裡跑、何時啟動、誰要互相連接、出錯時怎麼補救，這就是 容器編排工具（Container Orchestration） 的工作。

最主流的工具是 Kubernetes（簡稱 K8s），幫你自動管理整個容器群：

Kubernetes 能幫你做什麼？

• 🤖 自動部署與縮放：根據流量自動開啟更多容器，或自動關掉節省成本
• 🔁 服務不中斷更新：推出新版本時，可滾動更新，使用者無感知
• 💊 健康檢查與自動重啟：容器掛了會自動重啟，不需人力干預
• 🌐 容器之間的網路與存取權限管理：誰能連誰？都能透過設定檔自動配置

這讓你的後端架構具備：

• 高度彈性：根據使用情況自動調整
• 高穩定性：出錯能自動修復
• 高可觀察性：有清楚的狀態與日誌可以追蹤

🛠️ 常見工具組合：

基礎建設程式化（IaC）：像寫程式一樣管理雲端環境

在傳統流程中，如果你要部署一個後端服務，可能要這樣做：

1. 登入雲端平台的後台
2. 點選「建立虛擬機」→ 選規格、選地區、設定系統
3. 手動打開防火牆、設定安全群組
4. 安裝應用程式、調整磁碟空間
5. 如果哪裡設定錯了，就得刪掉重來

這個過程很繁瑣，而且每個人做法可能不一樣，不但難以複製，也難以版本控制。

🧑‍💻 IaC 是什麼？Infrastructure as Code（基礎建設即程式碼）

IaC 的核心概念是：

把所有「伺服器設定與架構設計」，都寫成程式碼檔案，就像寫網站 HTML 一樣。

你不再需要用滑鼠點一堆按鈕，而是用程式碼檔案描述出整個系統的基礎建設。

舉個例子：

以下是用 Terraform 撰寫的簡單設定檔：

resource "aws_instance" "web" {
  ami           = "ami-123456"
  instance_type = "t2.micro"
}

這段程式碼的意思是：「在 AWS 上建立一台 t2.micro 規格的虛擬機，使用指定的映像檔（AMI）」。只要執行一次，就能讓環境自動建好，不必再手動操作。

🧾 使用 IaC 的優點：

🛠️ 常見 IaC 工具：

🧠 為什麼後端工程師要懂 IaC？

因為現代服務的部署已經不只是「寫完程式就交差」，而是包含整個「環境設計與維護」：

• 一個新的專案從無到有，只需要 git clone 一份 IaC 設定，就能一鍵部署所有服務。
• 發生問題時，你可以知道是哪個設定改變了導致出錯，甚至能立即回滾。
• 當團隊合作、多人管理時，有版本控制的設定檔比截圖或筆記強太多！

DevOps 對後端工程師的意義：能力升級的關鍵

在過去，後端工程師的任務可能只有：

• 寫 API
• 操作資料庫
• 寫排程

但現在的後端工程師，特別是在小型團隊或新創公司，往往也需要：

✅ 管理雲端伺服器
✅ 設計部署流程
✅ 追蹤錯誤與系統健康
✅ 優化資源與成本控制

具備 DevOps 能力的後端，不只是工程執行者，更是產品穩定性與交付品質的守護者。

📌 小結：DevOps 是現代工程師必備的第二技能

DevOps 不是一個職位名稱，也不是「多會幾套工具」那麼簡單。它是一種幫助你成為更強工程師的思維與習慣：

• 開發者參與系統運作
• 系統工程師參與流程設計
• 所有操作流程都可重現、可追蹤、可觀察

這樣的工程文化與實踐，讓你的產品上線更快、錯誤更少、效率更高。無論你未來是專攻後端、全端還是雲端架構師，DevOps 都將是你的核心能力之一。

後端工程師的角色邊界：從 MIS 到 DevOps 到全端

隨著軟體開發流程越來越現代化，許多工程職位的界線也越來越模糊。

尤其是對「後端工程師」這個角色來說，從以前的「專心寫 API」，已經逐漸擴展到包含部署、自動化、監控、甚至 DevOps 能力。

要理解這個變化，我們可以從過去公司常見的幾個技術角色談起：

傳統角色：MIS（資訊人員／網管）

MIS 是「Management Information System」的縮寫，中文常翻作「資訊人員」或「網管」。

在過去，MIS 是公司內部不可或缺的一個職位，負責與硬體與系統管理相關的各種事務，包括：

• 建立與維護內部機房（Server Room）
• 維修與替換伺服器與電腦設備
• 建置企業內網（LAN）、網路安全與防火牆
• 定期備份資料、管理伺服器狀態
• 安裝軟體、設定使用者帳號與權限

MIS 的角色偏向 維運導向、硬體為主、系統導向，對於開發程式本身涉入較少。

傳統後端工程師的定位

與 MIS 相對的是「後端工程師」。傳統後端的重點在於：

• 設計與開發資料模型與資料庫邏輯（例如 SQL、ORM 設計）
• 撰寫 API 讓前端呼叫（例如 RESTful、GraphQL）
• 處理伺服器邏輯（例如計算、驗證、商業邏輯）
• 編寫排程任務、自動化工具等

後端工程師負責的是「程式碼邏輯」與「系統功能」，對於基礎設施（如伺服器配置、網路權限）不一定涉入。

技術融合時代的來臨：角色開始交疊

隨著：

• 雲端平台（如 AWS/GCP/Azure）普及
• DevOps 文化與自動化工具興起
• 中小企業或新創公司需要「一人多能」

這些背景使得工程團隊不再以「寫程式 vs 管機器」來分工，而是希望每位工程師都具備一定程度的系統理解與維運能力。

這也意味著：「後端工程師」的工作範圍正在擴大，不再只是寫好程式碼交給別人上線，而是必須自己處理從開發 → 上線 → 維護的完整流程。

現代角色職責比較表

這裡的重點是：你不一定要變成 DevOps 工程師，但你無法不懂 DevOps 的概念。

🧑‍🚀 在中小型團隊中：後端往往是一人多工

在大公司裡，角色分工比較細緻，後端可以專心寫 API、寫邏輯；但在中小企業、新創團隊、接案開發中，後端常常需要身兼數職：

• 建置伺服器（在 AWS/GCP 上開 VM）
• 撰寫 API 並設計資料庫架構
• 設定 Load Balancer、網域、SSL 憑證
• 使用 Docker 部署程式、寫 CI/CD 流程
• 處理上線後的效能問題與錯誤追蹤
• 用 IaC 管理環境，版本控制所有設定

換句話說，現代後端工程師正快速成為一個跨足「開發 + 維運」的角色。

🎯 為什麼這樣的角色轉型是必然的？

• 因為服務的即時性要求越來越高：使用者遇到問題，你不能再說「我只是開發，我不知道伺服器怎樣」。
• 因為部署頻率越來越頻繁：開發速度快，就需要更多自動化、版本管理。
• 因為雲端工具的入門門檻越來越低：只要懂一點 CLI / YAML，後端就能上手部署與管理。
• 因為團隊要小而精幹：新創與外包公司更希望找能獨立作業的全方位工程師。

你不需要同時是 MIS、DevOps、SRE，但你需要理解這些角色的語言與工具。

當代後端工程師的能力地圖應該像這樣：

• 🧠 後端邏輯
• 🛠️ API 設計
• 🗃️ 資料庫設計
• 🌐 雲端平台（基本使用）
• 🐳 Docker 與容器化概念
• 🧪 測試與 CI/CD 流程
• 📈 監控與錯誤追蹤
• 🧾 IaC 與環境版本控管

這不代表你要精通所有，但每一項都該具備基本能力與理解，這樣你才能在團隊中更有價值，也能獨立處理系統的全流程。

結語：讓你的後端技能「上雲」吧！

寫好一支 API，不代表你就是一位現代後端工程師。真正能撐起一個服務的工程師，需要理解「系統怎麼架」、「如何讓它撐住流量」、「怎麼部署不卡關」、「出錯怎麼滾回來」。

這背後涉及的正是本文提到的雲端架構與 DevOps 思維。

從「一台電腦」到「雲端運算叢集」，是每位後端開發者的必經之路。如果你還停留在 localhost，那是時候走出 comfort zone，踏上現代後端工程之路了！