🎯 學員背景

金融數據資料產業，主要負責金融資料爬蟲、資料清洗，以及批次流程設計與系統維護管理。

🚀 參訓目的

因應公司計畫導入 Kubernetes，希望透過課程了解容器部署、管理與維運實務，讓後續規劃更完善。

🌟 最大收穫

實務案例與雙螢幕學習方式，讓抽象的容器與叢集管理概念變得具體，並深入理解資料保存與多容器部署的彈性，對實務應用幫助極大。

📝 完整心得

所處產業背景為金融數據資料，目前工作內容為金融資料爬蟲與資料面清洗，並設計批次流程與系統面的維護與管理。

因公司今年計畫導入 K8s 服務，希望可以透過課程了解容器部署、管理與維運實務，讓後續的規劃上能有更多的考慮。

課程中最有幫助的地方，是講師會透過實務案例與課堂實作，帶領我們一步一步建立 Docker 與 Kubernetes 環境，讓原本較抽象的容器與叢集管理概念變得更具體。像是一開始講師透過 Log 的情境來說明 Container、Pod 與 Kubernetes 的關係，就能讓我很快速進入課程主題。另外，這次上課採用雙螢幕的方式也對學習幫助很大。一個螢幕可以跟著講師的簡報與操作步驟，另一個螢幕則可以實際操作指令、查看講義，或在講師補充情境與範例時，即時查詢不熟悉的名詞與概念。這樣的學習方式讓我在操作、理解與補充查詢之間可以同步進行，整體學習效率提升很多，也更能吸收 Docker 與 Kubernetes 在實務維運上的應用。

這次上課過程中，讓我印象最深的是硬碟空間與資料保存的觀念。之前在看 Docker 或 Kubernetes 時，會把重點放在容器啟動、服務連線等，但課程中提到 Log、PV、PVC、NFS、備份與 logrotate 等觀念後，才知道原來每個作法，都是有它的原因在的，這件事情能讓我對每個處理的選項更有印象。另外，Pod 可以包含多個 Container 這個觀念也讓我很有收穫。原本會以為一個 Pod 就等於一個 Container，但實際上 Pod 是 Kubernetes 中最小的部署單位，裡面可以放多個服務 Container 外，也可以加上 Log、監控或其他輔助 Container，才知道 Kubernetes 在實務上具有很大的彈性。

目前公司主要是將定時批次的 Job 任務導入 Kubernetes，多數流程屬於定時或觸發後執行的資料處理、資料匯入與批次作業，通常在任務完成後即結束。因此在上課前，我對 Kubernetes 的理解較偏向「把程式放到容器中執行」或「讓服務能夠部署到叢集上」。上完課後，對 Kubernetes 的整體觀念更加完整，理解 Job、ConfigMap、PV/PVC、Logging 與 Service 等元件在實務架構中的角色，可以針對目前的架構做出些微調整，並同時考量後續會有的常駐 Server 服務，來讓未來的部署、維運與擴充上更穩定。這對我在工作中參與架構討論與系統改善會很有幫助。