[TIL][Golang] 關於 etcd 的程式碼閱讀建議 - segregrated hashmap 效能優化

前言:

每次在 Gopher TW 討論群裡面談到關於透過研究 open source 來了解架構的時候,我個人都很推薦 etcd 。原因如下:

  • 工作單純 etcd 要完成事務相對單純。
  • 基本 Client / Server 概念 (並且有許多工具)
  • 具有 RAFT 分散式計算 HA 演算法

所以通常討論到該如何研究程式碼,我也很喜歡跟人家分享 etcd 。

程式碼鏈結:

https://github.com/etcd-io/etcd

相關推薦:

所以這次討論的時候我也提出以下建議:

  • 想搞懂 Raft 演算法~先看 https://github.com/etcd-io/etcd/tree/master/raft
  • 工具怎麼寫就看 https://github.com/etcd-io/etcd/tree/master/tools
  • client app 怎麼寫就看 https://github.com/etcd-io/etcd/tree/master/client

根據你的目的性來閱讀良好架構程式碼,就像讀一本好書一樣。 受益良多!

網友建議 segregrated hashmap 的效能優化:

根據網友 Naruto 建議:

因為 bbolt db 的page 儲存區會出現效能問題,設計了一套 segregrated hashmap 去解決

相關程式碼:

快速搜尋一下,整理一下:

Segregated Hashmap

由阿里巴巴發起的優化,根據他們事業業務所發現的效能瓶頸。 主要的點子是致敬 tcmalloc 裡面的 Segregated Freelist

成效很威

The new optimization reduces time complexity of the internal freelist allocation algorithm in etcd from O(n) to O(1) and the page release algorithm from O(nlgn) to O(1) , which solves the performance problem of etcd under the large database size. Literally, the etcd’s performance is not bound by the storage size anymore. The read and write operations when etcd stores 100GB of data can be as quickly as storing 2GB. This new algorithm is fully backward compatible.

找時間來研究一下…

[TIL] Emotion detection API on Go - oxford-emotion 2020 update

之前在做 Project 52 的時候,一時興起也把微軟的 Emotion API 也弄好 SDK

https://github.com/kkdai/oxford-emotion

結果過了四年後,發現目前狀況有些修改。

  • https://www.projectoxford.ai/ 專案網站消失了,併入了Azure cognitive-services https://azure.microsoft.com/zh-tw/services/cognitive-services/face/#demo
  • 不過輸入跟輸出的內容好像沒什麼變?
  • 要玩測試可以在 https://azure.microsoft.com/zh-tw/services/cognitive-services/face/#demo
  • 不過範例好像也沒有改過誒
  • 微軟自己提供了 C# SDK https://github.com/microsoft/Cognitive-Emotion-Windows

[研討會心得] 2020/07/07 Test Corner #26 聚會心得

大家好,我是 LINE Tech Evangelist - Evan Lin 。LINE 致力於舉辦對內的技術交流、教育訓練,以及對外的社群聚會、校園演講、開發者徵才日與開發者大會等各式各樣的活動。我們希望創造更多技術分享與跨國交流的機會,同時持續招募優秀人才加入 LINE 台灣開發工程團隊!

今晚我參加了充滿創新精神的 Test Corner meetup,和與會者一起探索測試的奧義,本次聚會的各種巧思令人耳目一新,充滿社群活力的氛圍更讓我跟著熱血起來,一起來感受本次聚會的魅力吧!

KKTIX 活動網頁: 活動網址

今晚的 Test Corner meetup 特別由甜美可愛的主持人 – Sherry 幽默(很像是空姐幫各位展示周遭環境)的開場,他也介紹了什麼事 LINE TECH FRESH 校園新星人才計劃。什麼是 LINE TECH FRESH ? LINE 台灣工程團隊每年透過 LINE TECH FRESH – 技術新星人才計劃,招募資訊科技相關科系,或對此領域有所涉略的大學生 / 研究生加入 LINE 團隊進行長期實習 (一年期),讓同學們能在國際級科技公司中觀摩學習。

更多內容,可以參考這篇文章: LINE TECH FRESH – 技術新星人才計劃,實習經驗大公開

LINE SPOT 口罩地圖 - Vince Chen

LINE SPOT 是串接實體商家與生活服務的平台,讓使用者可秒查所在地點附近的優惠與服務。而 LINE SPOT 便是把這些服務放在一起、深化線上/線下生態圈的連結。而如此便利的服務,在開發過程中自然也面臨不少挑戰,包括整合眾多不同的服務、頻繁的搬移服務,以及支援系統的大流量。

而身為 Automation Engineer 在這個團隊的主要工作內容分為 (1) API 的驗證,確認資料的正確性。 (2) 系統的效能調校與優化。

口罩地圖當初上線的時候的流量,比起當初預想中的超過了 30 倍以上。那麼 LINE SPOT 的要如何做類似的相關測試呢?

首先 LINE SPOT 團隊透過 k6.io 這套工具,搭配著 Jenkins pipeline 的流程。 每次有修改上線後,就會部署到測試機器,並且透過 k6.io 來做 load testing 跟 performance testing 。 每次結果都會預設丟到 InfluxDB 儲存,透過 Grafana 可以視覺化整個測試的效能報告。 讓測試人員與開發人員可以一目了然整個結果。

當然,為了這麼大的流量,整個服務也做了不少的效能調校的部分。

  • 針對 API Gateway 有 Query Efficiency check ,檢查每個呼叫是正確並且確保查詢效能。
  • 針對 ElasticSearch 更有 Connection Pool Tuning ,對於查詢的資源使用也更有保障(不會過分開查詢連線)。
  • 也有針對 API Gateway 做 cache 與 call monitor 來監控是否效能有受到影響。

Lesson learned from 口罩地圖

LINE SPOT 團隊在經歷了開發與營運「口罩地圖」的相關功能後,學習到以下的相關事項:

  • 監控與效能管理對於 Micro-services 是相當的重要
  • 隨時要關心效能優化與調整過後的變化
  • 透過一些客製化小工具可以讓團隊在經營與管理上更加的方便。

LINE 訊息查證 - Hank Chen and Johnson Wu

本段分享由 Hank Chen 與 Johnson Wu 所帶來,分成兩個部分,第一個部分為 Hank 帶來的 LINE 訊息查證的測試流程與如何做好 Test content 與 Test Case。 第二部分則由 Johnson Wu 所帶來的訊息查證的資料處理的流程與資料處理平臺。

第一部分: LINE 訊息查證的測試流程

開發出「LINE 訊息查證」平台服務。「LINE 訊息查證」平台在去年七月份正式上線,不僅有官方網站,更串聯 LINE 官方帳號,用戶只需把在聊天室中收到的訊息「轉傳」至「LINE 訊息查證」官方帳號。如過去已有查核報導在資料庫中,查證小幫手會自動判斷其真偽,系統將即時提供查證結果;如訊息尚未查核,將提報給專業查核單位,待釐清後再盡快回傳正確資訊給予用戶,提供最即時的訊息辨別服務,協助用戶辨識可疑訊息真偽,降低假訊息再次散播的機會。

而訊息查證的 Agile 的測試流程如下:

  • Planning Refinement:
  • Acceptance Criteria:
  • Functional Test:
  • Regression Test:
  • Exploratory Test:
  • Release Retrospective:

整個 Agile 流程中,每天都有 15 分鐘的 standup meeting 確保專案的成員都能在相同的共識下開始工作。

而針對偵測內容的建立(Test Case 建立),目標是希望流程清楚,並且敘述清楚。可以具有相同技能的同仁能夠快速接續繼續測試。 整體測試平台分為手動測試與自動測試,其中自動測試使用的是 Postman 平台。

CICD 發布流程:

使用 Drone 跟 git 接續,一有相關的 code submit 之後,就會透過 argo 來部署到 Kubernetes 上面。

訊息查證小幫手新功能

  • 可以查詢有問題的官方帳號
  • 可以快速查核有問題的網址

有興趣的讀者,歡迎加入 LINE 訊息查證小幫手官方帳號

第二部分:「LINE 訊息查證」中如何做資料處理與分析

首先機器學習要如何幫助做訊息查證呢?主要的方式如下:

  • 透過近似文章搜尋 (Near-Duplication) 來找出類似的假消息,直接回覆使用者。
  • 並且透過文章分類 (Classification) 的方式來將相似的假消息做一個分類。

其中 Near-Duplication 透過就是將收到的訊息與已知的假消息做 Near-Duplication 來計算出兩者是否相似。如果確定相似,或是部分相似。代表著為假消息的機率也會提高。

而完整的流程,會先透過 Ner-Duplication 做比對,來找出可能近似的假消息給使用者確認。 如果確認之後,就會將使用者查詢的消息也歸類在該假消息的類別。

其中整個系統更是包含了管控機器運算模型流程的 mlFlow , 作為資料處理流程控管的 airFlow 。受到訓練的字串與標記(label) 透過訓練流程,使用 airFlow 排程與訓練的先後順序,再透過 GPU 來加速訓練結果。 透過 mlFlow ,可以將計算好的模型部署到 Predictor Server 作為查詢之用。

最後,講者也分享了相關得專案成果數據:

  • 46% 使用者有辨識出假的新聞
  • 其中有 33% 使用者是相當主動在檢查
  • 更有 25% 會將結果分享給好友

這樣真的才能讓假消息儘早杜絕掉,不要讓你我都成為假消息的幫兇。

活動小結

隔了一年又能夠邀請 Test Corner 來到 LINE 辦公室。很開心看到許多學生朋友對於 LINE 的產品測試有高度的興趣。 LINE 秉持著高度自我約束與社會責任的一份子,除了要讓更多使用者可以透過 LINE SPOT 取得最即時與最在地的資訊外,更希望透過「訊息查證」可以讓每一個使用者儘早辨別訊息的真偽,避免成為幫兇。

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關於「LINE開發社群計畫」

LINE今年年初在台灣啟動「LINE開發社群計畫」,將長期投入人力與資源在台灣舉辦對內對外、線上線下的開發者社群聚會、徵才日、開發者大會等,已經舉辦30場以上的活動。歡迎讀者們能夠持續回來察看最新的狀況。詳情請看:

徵才訊息

《LINE 強力徵才中!》與我們一起 Close the Distance 串聯智慧新世界 » 詳細職缺訊息

[好書分享] 理財盲點(The Dumb Things Smart People Do with Their Money)

理財盲點
有錢人不會做的13件理財決定
The Dumb Things Smart People Do with Their Money : Thirteen Ways to Right Your Financial Wrongs
作者: 吉兒.施萊辛格  
原文作者: Jill Schlesinger  
出版日期:2020/05/20 

買書推薦網址:http://moo.im/a/03jDET

前言:

這一本是今年所讀完的第七本書。

當初會讓我注意到這一本書,其實是以下的「文森說書」的內容讓我吸引到。尤其是開頭的第一句話,「生命中最棒的事情是免費的,第二棒的東西則非常非常貴 - Co Co Chanel」。

這樣的一句話,讓我開始想看看這一本書究竟在談些什麼。歡迎各位一起來往下去了解吧!

內容簡介:

你在人生中會遇到的各種財務問題,吉兒都寫在這本《理財盲點》:坐下來跟家人好好談談金錢、大學費用籌款、購買保險、購買不動產或租屋、討論退休養老規劃、擬定遺囑、為老邁父母規劃長期照護等等,吉兒將提出簡單的工具,幫助你用最省力的方式避開投資陷阱,做出真正聰明的理財規劃。

作者分享了 13 件聰明人容易發生的理財方面的蠢事,跟大家分享。並且檢討應該如何改進:
蠢事01 購買自己不懂的金融商品
蠢事02 聽取錯誤的財務建議
蠢事03 過度重視金錢
蠢事04 背負過多學貸
蠢事05 該租房子的時候卻買房子
蠢事06 過度承擔風險
蠢事07 保護個資人人有責
蠢事08 退休初期,過度消費
蠢事09 將個人的金錢問題強加在子女身上
蠢事10 照顧年邁父母,缺乏事先規劃
蠢事11 買錯保險,甚至根本沒買
蠢事12 沒有留下遺囑
蠢事13 企圖「看準」市場時機

蠢事01 購買自己不懂的金融商品

接受業務員推銷給你理財性商品的時候,記得詢問自己以下五個問題:

  • 這項商品要花多少錢(完整且現實要花多少錢)?
  • 這個金融商品的替代方案是什麼?
  • 這個金融商品取回現金容易嗎?
  • 我得替這個金融商品付多少稅金?
  • 這個金融商品將會帶給我的最糟狀況是什麼?

蠢事03 過度重視金錢

這個章節其實蠻有趣的,裡面有提到:根據全球 170 萬人調查發現,年收入到達六萬美金到七萬五千美金的人每天最快樂,而且年收入九萬五千美金的人自覺整體生活最佳。

心得:

這十三件蠢事其實也圍繞著基本的理財觀念來探討,首先要先對相關財富的「風險」加以控管。比如說「保險」「房貸」「學貸」或是幫子女背負著過多的「債務」。 這些都是基本的理財中的節流與風險控管,常常讓許多人沒有注意到就開始亂花。

文章裡面也提到,美國許多人退休其實都有準備足夠的退休金(五六百萬美金!!) 。但是往往因為胡亂地購買,並且過分的開銷讓許多的退休金也沒有多久就花光,必須過著拮据的生活。

整本書圍繞著對於退休生活與理財規劃的討論,算是相當好的概念整理。

[研討會心得] 2020 六月 LINE 平台更新整理與 LINE Group/Room Chatbot 的展示

前言

大家好,我是 LINE Taiwan 的 Tech Evangelist - Evan Lin。這次很開心受到 chatbot 社群的邀請,參加了 “Chatbot meetup 聊天機器人小小聚 20 @Online” 的聚會活動,並且分享 LINE API 更新與個人開發的心得。在此也跟各位分享本次參與的心得,並且也希望透過社群分享的力量能夠讓聊天機器人的開發動能更加的盛大。

由於 Chatbots Meetup 本身屬於社群自主性的活動,裡面也有許多社群朋友所贊助的閃電秀。裡面的所有內容也是相當的難得與有趣。也希望能夠透過本篇文章讓大家稍微了解 Chatbots Meetup 社群閃電秀的魅力。

這次活動總算又回到 LINE 台灣的辦公室來舉辦,同時這也是疫情後 LINE 辦公室第一次舉辦線下的聚會。希望透過這次的聚會可以讓更多朋友了解到打造自己的聊天機器人是如此讓人開心的事情。

整場分享的影片:

LINE Platform 平台 2020 六月更新

投影片

06/09: Flex Message Simulator tutorial now available

Flex Message 一直都是開發者在開發 chatbot 上面最常用來跟使用者互動的訊息格式。除了提供各種基礎的樣版之外,更有許多有元件可以讓開發者發揮創造力。 而 Flex Message Simulator 更是開發者與設計師溝通最好的橋樑,設計師可以透過 Flex Message Simulator 來套出漂亮的 Flex Message 之後,再透過 JSON 資料給開發人員加入 Chatbot 中。

但是要如何透過 Flex Message Simulator 來開發 Flex Message 呢? 本月份就有新的文件更新,透過逐步的教學讓沒有程式開發基礎的人也能透過 Flex Message Simulator 開發出一個數位的名片。

如果需要更多的 Flex Message 的樣板,也可以參考這篇我翻譯來自泰國 LINE API Expert 所提供的樣板。

參考鏈結:

06/10: Messaging API update for June 2020

接下就是到了本月份的 Messaging API 新功能更新了,這個月主要的更新都跟群組(Group) 與聊天室 (Room) 有關,主要圍繞著以下三個新功能:

透過這三個資訊,筆者也在稍後的內容整理出如何製作出一個簡易的群組/聊天室管理機器人。

06/15: Developer Console 裡面的設定 “Linked OA” 的位置修改

原本 LINE Login Channel 裡面都有一個 “Linked OA” 也就是指定 LINE Login Channel 鏈結的官方帳號 Channel 。 經過設定鏈結後,可以透過 LINE Login 的同時,詢問使用者要不要一起加入官方帳號為好友。 相當的有用啊! 設定的位置從 “LINE Login” Tab 移到 “Basic Setting” 的位置,大家千萬別忘記。

06/15: LIFF 支援 Error Code

以往對於 LIFF 開發者而言,對於 API 請求如果失敗(或是發生錯誤)。只會出現 Exception 需要來處理,但是往往不知道到底是發生什麼問題? 是參數設定錯誤? 還是呼叫的方式不正確?

現在開始有了 LiffErr 資料可以取得,目前先支援以下的 API :

LINE Group/Room Chatbot 功能介紹與小訣竅

程式碼開源: https://github.com/kkdai/linebot-group

直接加入官方帳號測試:

範例說明:

這是一個將所有跟群組 (Group) 與聊天室 (Room) 的 API 整合的 Demo Chatbot ,具有以下的功能:

小訣竅 1: 如何處理 Join Event

群組:

聊天機器人被加入群組後,馬上就會收到 Join event 的 webhook 。

聊天室:

聊天機器人加入聊天室後,不會馬上收到 join event ,需要聊天室內成員發言,或是有人加入或離開,才會收到通知。

小訣竅 2: 如何知道訊息是來自哪個(群組/聊天室)

Webhook 中有一個資訊 source 其中會顯示訊息來源是來自於群組還是聊天室。可以透過 source.groupId 或是 source.roomId 來確認相關的資訊。

總結:

希望透過這個 LINE Group/Room Demo Bot 可以讓開發者們更了解如何使用群組與聊天室的相關 API ,開發出更有創意的聊天機器人。

關於活動其他聽眾的分享:

活動小結

社群分享永遠是讓創意激盪的最佳方式,而 Chatbots Meetup 是一個很熱情與充滿創造力的社群組織。也希望有更多有創意的開發者願意加入 LINE Chatbot 的開發行列,更希望能熱情的參與社群的活動與一起來分享。

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關於「LINE開發社群計畫」

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[研討會心得] 2020/06/17 BECKS.io #6 聚會心得

大家好,我是 LINE Tech Evangelisgt – Evan Lin。LINE 一直以來不遺餘力地提升資訊安全,除了以 DevSecOps 的概念為基礎,將資安 DNA 注入 LINE 產品與服務,更積極促進整體資安生態圈的成長。 而 Beer is beautiful, hacks is amazing, BECKS is gold. BECKS是Beer與Hacks兩個字所組成。 透過一系列的 BECKS.IO – Security Meetup 資安社群活動,為韓國、日本、台灣等地的優秀資安人才提供當面交流、建立良好連結的機會! 本次 BECKS.IO 小聚選於台北的 Avenue 舉辦,邀請台灣的講者們,在輕鬆開放的氛圍中,暢談不同企業與個人的資安思維及實務經驗,並展望相關技術的未來發展。

KKTIX 活動網頁: 活動網址

The Silence of Incident Responders in Taiwan The realities , the difficulties and the future - Jack Chou/ISSDU Senior Technical Consultant

這邊提供一些搜尋到的基本常識:(相關資料都是資安小白筆者搜尋的)

IR (Incident Responders):

受到威脅的時候,需要透過 SOC 來制定相關第一階段的應對機制與方法。

SOC (Security Operation Center) :

資安運作中心,由政府聘僱的一個組織來確保政府單位資訊安全,避免資安相關威脅與攻擊。

SOC 監控共同提供契約,其中分為三個 services level:

  • 低流量: EPS: 900, IR: 3次
  • 中流量: EPS: 2300 IR: 7次
  • 高流量: EPS 4900 IR: 15次

SOC 要做的事情:

  • 跟客戶開會(0800 點名)
  • 樣本分析
  • 客戶高度期望

骨感的現實

雖然 IR 的理想很美好,講者也分享了現實在台灣的 IR 內容大概有分哪一些類型。 甚至還有: 動態銷售型 IR,勸架型 IR, 張老師型 IR,安撫型 IR 與情資型 IR 等等類型。 也就是說,雖然 IR 在目標上感覺需要做出相當多的分析與應對,但是許多時候根據場景的不同。 IR 在不同的情況下會會有不同方面的處理方式。

那要如何找到未知的攻擊(?) SOC & IR

搜尋 CVE 上資料 攻擊三家以上。通常會可以當作“有預謀的大規模攻擊?” 。

###未來 Future:

某一個現實狀況: 政府單位收到資安通報 –> 接到通知台東出現問題 -> 是否需要到現場 -> 地點太遠無法第一時間到達 -> 遠短設定相關環境 –> 開始了解問題 –> 後來可以在很快速的時間內反應,並起做出處置。

根據這個案例可以知道,「遠端的 IR」 將是未來的一個趨勢。

參考文章:

  • 關於 SOC 的說明 https://www.mcafee.com/enterprise/en-us/security-awareness/operations/what-is-soc.html
  • IR 工作説明: https://www.cybersecurityjobs.net/incident-responder-jobs/
  • https://www.hackerupro.co.il/soc-operation-and-incident-response/

Operation ENDTRADE: TICK’s Multi-Stage Backdoors for Attacking Industries and Stealing Classified Data - Joey Chen/Trend Micro Sr. Security Engineer

講者是威脅研究員,本篇內容是報告一份駭客組織的研究白皮書: ENDTRADE PIC 研究白皮書

什麼叫做 ENDTRADE

像是間諜任務,許多的相關任務其實圍繞著一個主要的目標。

  • 有一個明確的目標 (舉例:日本國防資料)

  • 需要有不同階段的攻擊(預備的準備活動)

  • 先攻擊相關合作廠商,藉以獲取相關資訊。 (先打大陸廠商,因為日本的代工廠在大陸)

  • 主要研究組織: TICK

  • 對於專門攻擊專門做研究報告的公司

  • 透過這些研究報告公司來攻擊目標(因為研究報告公司的信箱的信件比較沒有防備心)

  • 透過這個方式來攻擊化工與公家包案承包單位

  • 2018 年找了相當多的漏洞,並且也開發了相關的惡意程式與相關的駭客工具。

    • 甚至把後門程式放進防毒軟體的資料夾中。
  • 防毒軟體不會找自己資料夾(或是自己)

策略型的作用

  • 放惡意程式放在明顯(容易被點選地方)
  • 一開始入侵目標常使用的網站
  • 讓惡意程式去常用網站去下載真正的惡意程式碼

相關開發工具:

  • Downloader
  • Dropper
  • 並且還有整合完整的工具,讓攻擊動作可以相當順暢且容易。

攻擊型態:

  • (2019 上半年)

    • 將惡意程式放在照片裡面,透過其他方式還原為執行檔。透過合法網站來下載惡意程式,讓掃毒軟體無法偵測得到。
    • 放惡意程式裝成 pdf –> 放後門 –> 連線到合法網站 –> 下載惡意程式。
  • (2019 下半年)

  • 假裝是 PDF 的執行檔 –> 連線到合法網站 –> 透過 PHP 控制本地端檔案

持續研發的開發團隊

  • 新型下載器的特色:

    • 只能在上班時間運行
    • 會砍掉防毒軟體
    • 攻擊特地範圍的使用者(日文與簡中)
  • 入侵後回傳資料會透過 AES 跟 base-64 改變過才回傳,確認是否需要繼續攻擊。

入侵內網後做的事情

  • 截圖小工具
  • Load VB Script 小工具

結論 (takeaway)

  • 每個任務會花費一兩年來攻擊
  • 開發多樣性的惡意程式
  • 並且不斷的檢查與保護惡意程式
  • 也會偷取相關資訊,確認目標是需要繼續動作的。

相關的 Q&A

Q: 如果有惡意程式放在防毒軟體資料夾,貴單位有任何防範

A: 在資料夾如果要執行前,都會做相關的檢驗。確保沒有被惡意程式修改過。

相關資料

  • https://documents.trendmicro.com/assets/pdf/Operation-ENDTRADE-Tick-Multi-Stage-Backdoors-for-Attacking-Industries-and-Stealing-Classified-Data.pdf ENDTRADE PIC 研究白皮書。

活動小結

今晚的聚會邀請到國內外資安專家,不藏私分享資安策略和經驗,幫助與會者在短短數小時內,從不同角度領略實現資安的各種可能。BECKS 是由 Beer 與 Hacks 兩個字所組成,透過本次小聚,我們再度凝聚資安社群,讓資安專家分享最新研究,並讓各領域的資安研究員進行面對面討論,除了幫助更多人了解 LINE 的安全設計,更希望透過交流,讓多元的資安思維得以迸發出精彩的火花!

立即 follow「BECKS」活動訊息,就能收到第一手 Meetup 活動最新消息的推播通知。▼

「BECKS」活動專頁:https://becks.io

關於「LINE開發社群計畫」

LINE今年年初在台灣啟動「LINE開發社群計畫」,將長期投入人力與資源在台灣舉辦對內對外、線上線下的開發者社群聚會、徵才日、開發者大會等,已經舉辦30場以上的活動。歡迎讀者們能夠持續回來察看最新的狀況。詳情請看:

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