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2021/9/9 l 14:40 l數位轉型攻略 III：IT 即戰力-第十二堂
精選議題：「開源能量，Azure 釋放」使用 MongoDB Atlas 在 Microsoft Azure 上構建現代微服務應用程序
講師陣容：張冠群 Caspar Chang / MongoDB 北亞區高級解決方案架構師
內容摘要：微服務架構可以提供靈活性、交付速度和可維護性，許多組織現在圍繞微服務架構建立應用程式。在此演講中，我們將介紹微服務背後的概念，如何使用 MongoDB 和 Microsoft 微服務架構產品/服務實現微服務架構， 幫助組織可以更輕鬆地開發和部署基於微服務的應用程式，從而在滿足當今苛刻的開發和交付挑戰的同時實現更快的創新。
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Funliday-旅遊規劃 目前正在從行程規劃工具轉型為旅遊社群，而底層的 POI Bank 更是 Funliday 所仰賴的基礎建設。POI Bank 是目前少數不透過 Google Maps 所建置的景點資料庫，Funliday 上的所有景點相關資訊都會從 POI Bank 所取得。所以如果你對 PostgreSQL, PostGIS 或是 OpenStreetMap 熟悉，歡迎你來跟我們聊聊。
因為轉型為旅遊社群之後，使用者的搜尋需求愈來愈重要，而且 Funliday 未來會往日本發展，所以中英日的搜尋可說是最重要的功能之一。所以如果你有使用 Elasticsearch 處理過大量中英日的搜尋需求，或是有導入 log system 的經驗，也歡迎你來跟我們聊聊。
另外加分項目寫到機器學習的原因，主要在於 Funliday 一個月會新增數萬筆的行程，無論是使用者的行程或是搜尋的關鍵字，目前已經有利用部分資料來最佳化景點內容，但我們還需要更多樣性的內容最佳化。所以如果你有使用過 ML 最佳化過哪些線上系統，更是歡迎跟我們聊聊。
https://techblog.funliday.com/ 是我們的技術部落格，裡面文章所提到的所有內容都是 Funliday 正在運作的機制，曾經在幾次大型技術研討會分享過，也持續在做最佳化，如果你對文章內容有興趣，認為 Funliday 可以幫助你職涯成長的話，快點來跟我們聊聊吧！
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## 職務需求
* 人格特質
* 獨立思考
* 充滿好奇心
* 積極面對各種問題
* 喜愛自行規劃行程
* 愛用各種地圖工具
* 熱愛 open source
## 必備
* 兩年以上後端工作經驗
* Node.js + Express.js
* 熟悉 RESTful API 開發
* 熟悉撰寫高品質的程式碼
## 加分
* 熟悉 PostgreSQL
* 熟悉 Elasticsearch
* 熟悉 MongoDB
* 熟悉效能調效
* 熟悉測試框架
* 熟悉機器學習框架
* 熟悉 AWS 或其他雲端平台
## 履歷內容應該包含
* 做過的專案介紹，你在裡面負責哪些內容 (必備)
* GitHub 或任何可公開的程式碼托管平台帳號
## 薪酬制度
* 薪資：60k ~ 70k * 14 個月
* 年終獎金：全薪計算
## 加班費制度
* 比照勞基法
## 公司分紅與獎金
* 員工股票選擇權
## 員工是否需自備工具？
* 否，配有 MacBook Pro + 螢幕
## 每日工作時間
* 10:00 ~ 18:00 (8 小時)
* 中午彈性休息 (12:00 ~ 13:00)
## 工作地點
* 台北市中山區近捷運民權西路站
#徵才 #elasticsearch #postgresql #nodejs
What Are Snowflake IDs?
Credit by: Wei-Yu Chen (感謝分享)
本文介紹了 Universal Unique Identifiers（UUIDs）的用途及其重要性，UUID 以固定且標準的方式為每個物件產生出獨立的 ID，且 產生出來的 ID 幾乎不可能會重複導致發生碰撞。
通常 UUID 由幾個部分組合而成，像是以時間、執行節點的 MAC address，或以 MD5 hash 來生成。UUID 以 128 bits 的數字組成，為了更方便識別及操作，通常都會以十六進制來表示，總長度為 36 個字（加上連字符號 -）。也因用來產生 UUID 的亂數種子包含了時間、節點資訊等參數，所以 UUID 也具有獨特性，在分散式系統執行也不容易發生碰撞。
而為了避免在你的 apps 裡實作 UUID 的產生機制，常見會使用兩種作法，分別是：Persistence Layer Generated ID 和 ID Servers。一種使用 Database 自動產生出來的序號來作為識別物件的 ID（如 MongoDB 的 ObjectID、MySQL 的 AUTO_INCREMENT ... 等），另一種是使用獨立的 ID server 來產生物件的 ID。
以 Database 來作為序號產生器會碰到一個問題，當你在每次建立新物件時，都會需要向資料庫讀取這個物件的「自動產生 ID」，假設應用程式的規模一大，效能勢必會大受影響。
而使用 ID server（也就是本文主要介紹的 Snowflake IDs）去產生 UUID 的話，就可利用架構於 app 以外的第三方序號產生器。以 Twitter 來說，平均每秒鐘有九千個推文，在高峰期間更甚至會出現一秒 143199 則推文的流量，他們所需要的 UUID 不僅要能夠支援龐大的架構，也需要在以非常快的速度產生出 ID，這也是 Snowflake 專案的由來。
因此，Twitter 以這幾個參數來組成 UUID：
- 保留不使用的位元，固定為 0 - 共 1 位
- Timestamp（以毫秒為單位） - 共 41 位
- 機器 ID - 共 10 位
- 序列號 - 從 0 ~ 4095 依序重複使用 - 共 12 位
雖然說以 ID servers 來產生 UUID 之後，效能還是會被這種架構拖累（必須在建立物件就去向 ID server 發送請求，並等待產生出來的 ID），但這種作法和資料庫系統相比起來已經讓效能降低的問題變得更輕微。
在本文當中介紹了三種常見的 ID 產生方式：在 local app 端產生 ID、在資料庫產生 ID、集中式的 ID server 產生 ID，這些策略的選擇也根據你的使用情境而定，畢竟沒有一種一套打天下的解決方案，在選擇時仍須衡量每個專案的需求。
https://betterprogramming.pub/uuid-generation-snowflake-identifiers-unique-2aed8b1771bc
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