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戀愛是心理學，愛情是生物學 ：男女賽局×本能機制×生物邏輯的真相剖析 (1版)

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【簡介】 【本能設局，愛是生物的詐欺】 冷眼旁觀人類情感的演化機制 打破浪漫神話，揭露愛情背後的生物規則   ◎交換八卦情報，其實是在爭奪生存訊號？ ◎邂逅並非命定，只是生殖壓力在推你入局？ ◎甜蜜只是包裝，「真愛」早已寫在染色體裡？   ▎一場理性與情慾的演化解剖 本書是一部將演化心理學、賽局理論與性別社會學緊密結合的科普著作，作者以冷靜而幽默的筆法，試圖揭開人類情愛背後的生物本質與策略邏輯。從戀愛、婚姻到八卦與暴力，從青春、年齡到死亡與同性傾向，作者逐一拆解愛情各種形式與變化的演化基礎，指出在每一場你以為是浪漫的邂逅或命定的情感裡，其實都潛藏著深層的生殖壓力與生物競爭。   ▎愛情不是命運，是賽局 本書的核心觀點，是將男女關係視為一場場賽局，每個行為與情緒的背後，都是對生存與繁殖機會的計算。戀愛是配對策略；婚姻是資源聯盟；八卦是資訊交換；暴力是遺傳的風險投資，就連同性行為與單身現象，也有其演化的邏輯可循。作者以一種近乎殘酷的理性拆解我們熟悉卻常常浪漫化的愛情故事，並以極具洞察力的筆觸告訴我們：我們的選擇，也許並不自由，只是基因在操縱我們的手。   ▎諷刺筆法下的冷酷真相 與一般嚴肅科普作品不同，本書風格極富諷刺與嘲弄，語言鋒利、節奏輕快，不避談肉體、不掩蓋人性醜惡，卻又處處點出科學原理。你會在書中看到「女人為何老得快卻死得慢」、「男人為何吹牛，女人為何愛八卦」、「送茶葉蛋與送鮮花的雄性展現學」，處處是笑點，也處處藏著生物學的精算邏輯。這本書以大眾視角闡述專業理論，讓嚴肅學問轉化為閱讀趣味與社會觀察的雙重享受。   ▎科學如何解釋「真情」？ 儘管書中多以冷酷計算與演化策略為核心，作者並非全盤否定真情的存在。他在結語寫下：「溫暖的真情確實來自冷酷的賽局，但這並不妨礙真情的流露。」這正是本書最動人的地方──它不是要摧毀浪漫，而是邀請你從更深層理解浪漫的形成條件，從而擁有更真誠、更自由的愛情觀。讀者不必因此對愛失望，反而可能因此更坦然地面對自身慾望、選擇與孤獨。   ◎為誰而寫？該怎麼讀？ 這不是一本戀愛教科書，也不是單純的性別批判文集，而是一本寫給成年人看的科學與人性的解剖書。適合對人類行為、社會現象、兩性關係有深度思考欲望的讀者。無論你是懷疑愛情的人、想理解異性的人、或是單純想讀點有趣又犀利作品的人，都能從中獲得兼具笑聲與反思的思想刺激。 本書特色：透過演化心理學與賽局理論，深入剖析人類愛情、性別、婚姻與生殖行為背後的本能機制與生物邏輯。作者以冷靜、犀利的筆法，結合科學與諷刺，揭露從戀愛選擇到婚姻制度、從貞潔迷思到性別不平等的根本動因，使讀者重新審視情感關係背後的利益交換與策略計算，既挑戰傳統浪漫觀，也提供理解愛情的嶄新視角。  【目錄】 第一章　擇偶困境：戀愛的演算法 第二章　吹牛與八卦：愛情中的資訊戰 第三章　膜之迷思：貞潔信仰的生物邏輯 第四章　婚配契約：生殖與資源的交換機制 第五章　情感合作：信任、背叛與生殖效益 第六章　性別壟斷：父權社會的一夫多妻策略 第七章　共享女人：社會與基因的邊緣實驗 第八章　母職本能：哺乳期中的演化衝突 第九章　青春與貶值：時間下的性別賽局 第十章　死亡倒計時：有限生命下的生殖選擇 第十一章　暴力交配：非自願生殖的演化邏輯 第十二章　不為繁衍：同性行為的演化解釋 第十三章　配對失敗：婚姻市場中的孤獨淘汰

選對賽道報酬暴衝：美股探路客「買爆發、買龍頭、買成長」的創投級選股術 (1版)

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【簡介】 這是一本教你如何在眾多產業中，精準找到「成長最快、報酬最高」股票的投資實戰書。作者Andrew為史丹佛（Stanford）航太領域博士，曾任職科技業，後進入國際創投公司，親身參與上百家新創與上市公司的投資決策，逐步總結出讓投資年化報酬率達到40%的核心心法——「賽道優先」投資理念。 他發現，選股的關鍵不僅是公司本身，還在於它所處的「賽道」。投資於市場規模龐大、成長力強、獲利高且具競爭壁壘的優質賽道，才能讓持股長期創造複利高報酬。創投時期，公司內部要求每項投資的年化報酬率要達40%以上，這意味著五年投資報酬要翻五倍。要達成這樣的目標，關鍵就在挑中成長最快的賽道，並嚴守估值紀律與風險控管。 例如1999年創投投資阿里巴巴時，當時只是一家早期的初創小公司，卻因精準判斷電子商務B2B、B2C賽道的爆發性潛力與創始團隊的執行力，最終創造超過 4,000倍的報酬；這段經驗讓作者深刻理解：選對賽道更勝過選對股票。 將此理念應用在美股市場上，作者舉出近年的成功實例： 2021～2025年期間，即使經歷2022年美股熊市，他持有的三檔核心股票——Nvidia（輝達）、Eli Lilly（禮來）、Goldman Sachs（高盛），仍分別創下70%、35.5%、25.1%的年化報酬率，遠遠超越S&P 500僅約12%的年化漲幅。這三家公司分別代表AI算力、減肥藥、投資銀行三大高成長賽道，是賽道優先理念的最佳驗證。 作者指出，真正的高報酬來自對「趨勢結構」的掌握，而非股價波動。投資者若能辨識哪些賽道具備「五年以上高速成長潛力」，並聚焦該領域中的領先或龍頭公司，自然能享有長期複利的報酬。例如AI賽道中，Nvidia透過GPU成為算力核心；減肥藥賽道的 Eli Lilly，掌握GLP-1藥品療效優勢，後來居上成為全球醫藥龍頭；金融服務與併購賽道的高盛，掌握疫情後企業上市與併購風潮，持續透過資產管理與投資銀行業務擴大領先優勢。 除了選股方法，本書也強調估值紀律與風險管理的重要性，並詳細介紹了分析公司合理估值的方法。掌握估值分析能力除了能提高報酬率外，還能幫助建構投資的心理護城河，作者以台積電為例，指出若在高於十年平均本益比兩個標準差的時點進場，即使長期投資獲利，還是會降低年化報酬率；反之，在低估值區間布局，才更能享有中長期高報酬的複利效果。他強調：「估值不是擇時指標，而是風險管理的工具。」這是賽道優先理念中常被忽略的第二關鍵。 書中還揭露了「投資後管理」的重要性。作者強調創投公司管理10億美元的基金時，每位投資經理同時僅能追蹤、管理約10家公司，因為投資後對產業、賽道及公司的追蹤與分析，才是真正拉開投資績效差距的地方。他建議一般投資人也應將持股數量控制在可做好投資後管理的能力範圍內，從指數ETF開始，逐步增加主動選股，並聚焦在能「持續掌握」的公司。 作者認為，「賽道優先」之所以能創造高報酬，是因為市場資金與人才集中在成長最快的產業。當整個產業進入爆發期，即便公司本身不是最優秀，也會因風口效應獲得高成長。例如 2023年後的AI浪潮，GPU、雲端、電力、散熱、應用軟體各賽道全面爆發，投資Nvidia、Vertiv、GE Vernova等企業的報酬率遠超市場平均。 這正是創投領域的：「風口中的豬也會飛，但只有領頭雁能飛得最遠。」找出風口的方向、再精選賽道中的領先公司或龍頭，是投資成功的必要條件。 最後，作者以多年創投與美股投資的經驗歸納： 投資成功需具備三大核心能力——選對賽道、估值合理、堅守紀律。若能做到這三點，即使不追逐短線波動，也能在三年內接近資產翻倍、五年達成三倍成長。本書提供的不是預測股價的捷徑，而是一套能讓投資人長期贏在趨勢之上的完整思維框架。 本◇書◇特◇色              　　     從創投實戰到散戶可用的「賽道選股術」 本書的最大特色，是將創投世界中「找出能五年成長五倍公司的方法」，轉化為一般投資人都能操作的實戰策略。作者在國際創投公司任職時，需每年評估超過500家新創，要求年化報酬率至少達40%。這段經驗讓他建立了系統化的賽道分析框架——從產業規模、成長性、競爭壁壘、獲利模式四個面向，判斷一個賽道是否具備長期投資價值。 他將創投的思維轉化為股市選股工具： 1. 先選「產業的風口」——如AI、減肥藥、網路安全。 2. 再選「賽道的核心」——例如AI的GPU晶片、光通訊、數據中心。 3. 最後選「領先或龍頭公司」——例如Nvidia、Eli Lilly、Crowdstrike。 透過這三層篩選，投資人能像創投經理一樣，精準找到資金與技術集中爆發的焦點。書中不僅講理論，更用具體數據證明：過去三年Nvidia的報酬率超過1100%、Vertiv兩年翻三倍，這些都是賽道優先法則的最佳實證。 結合估值紀律與風險控管的長期獲利系統 與多數只談「成長故事」的投資書不同，本書強調「估值」才是報酬率的核心。作者以實例指出，若在估值偏高時進場，即使公司持續成長，投資報酬也會被時間稀釋。 作者用台積電十年本益比區間示範：當前瞻本益比高於平均值兩個標準差時買進，往往需兩年才能回到正報酬；反之，低於平均值一個標準差以下時布局，報酬率明顯優於長期平均。 此外，他提出「估值＝風險管理」的概念，投資不是追高低，而是用合理估值提高報酬率。書中更詳細解析如何用Forward P/E、PEG、EV/EBITDA、P/S ratio等估值倍數指標及統計上的標準差評估公司合理價值，幫助投資人建立判斷合理估值的模型。 對風險的掌握，也是本書的核心之一。作者引用高盛的研究分類出三種熊市型態——結構型、週期型、事件驅動型，並指出如何透過避險或定期定額策略，在不同市場階段維持報酬率。這些都是他從創投到實戰美股的真實經驗，讓讀者學會「不只挑股，更能避險」。 投資後管理與「持股體驗」的全面升級 許多投資人只重視買進時機，卻忽略了投資後管理。作者認為，投資的勝負往往決定於買進之後。 他以創投實例指出，每位投資經理最多同時管理10家公司，因為要持續追蹤營運、財報與市場趨勢，才能維持高報酬。這概念被他延伸到一般投資者的投資組合建議——持股不宜超過能追蹤的數量。過度分散只會降低報酬，也難以掌握公司基本面及市場環境的變化。 書中還介紹如何運用美股公司財報電話會議與華爾街分析師預測的營收、獲利數據，評估經營團隊的素質與可信度；例如微軟CEO在2024年財報中預告Azure增長將回升，半年後的數據確實驗證，股價大漲三成，正是投資後管理的典範。 此外，書中深入解析「回購股份」如何長期提升股東報酬，以蘋果與甲骨文為例，證明持續回購的企業，其股東報酬率顯著高於僅發放股利的公司。這些觀念讓投資不再只是短線操作，而是一場長期的「股東思維升級」。 TVBS《財經超能力》和你一起提升財富爆發力 讀者專屬福利！上節目與作者面對面交流投資心法。                        專◇家◇推◇薦              　　       HiStock 共同創辦人        管繼正 TVBS 財經鈔能力主持人   趙慶翔 切老滾雪球版主           謝毓琛 理財專家、多家金控公司講師與地產顧問     盧燕俐  【目錄】 前言 第一章  投資就是考驗認知世界的能力                                                                                               適合賽道優先投資理念的美股                                                                                                                          賽道優先選股，投資後管理效益高                                                                                                                  做好資金配置，避免承擔過度風險                                                                                                                  過度分散投資難以有效管理                                                                                                                             主動投資可從有興趣的領域開始                                                                                                                      賽道優先為何能創造高報酬？                                                                                                                          估值是報酬率的關鍵                                                                                                                                         團隊素質影響報酬率、持股體驗                                                                                                                      回購股份提升股東權益                                                                                                                                     投資首重風險                                                                                                                                                    為什麼要投資這家公司？                                                                                                                                 第二章  賽道優先投資理念                                                                                                               什麼是賽道優先？                                                                                                                                            賽道優先投資成功原因                                                                                                                                     賽道優先與價值投資的同與異                                                                                                                          賽道優先的投資方法                                                                                                                                         賽道優先投資原則                                                                                                                                            篩選優質賽道的方法                                                                                                                                         如何篩選優質投資標的？                                                                                                                                 商業模式重要性不亞於科技創新                                                                                                                      查詢華爾街預測的營收、獲利                                                                                                                          如何判斷經營階層素質？                                                                                                                                 投資後管理                                                                                                                                                        第三章  估值能力構建心理護城河                                                                                                     絕對估值vs估值倍數                                                                                                                                        估值倍數的擴張與壓縮                                                                                                                                     現金流折現法（Discounted Cash Flow）                                                                                                             本益比（P/E ratio）                                                                                                                                           前瞻本益比平均值及標準差                                                                                                                             估值不是擇時指標，而是風險管理指標                                                                                                           本益成長比（PEG）                                                                                                                                         市值營收比、市銷率（P/S ratio）                                                                                                                     企業價值倍數（EV/EBITDA）                                                                                                                          未獲利公司的合理估值                                                                                                                                     同產業、不同賽道公司的估值                                                                                                                          不同賽道、屬性相似的估值                                                                                                                             堅持紀律，估值影響報酬率                                                                                                                             第四章  管理大跌的風險                                                                                                                  年化報酬率與投資時機                                                                                                                                     指數估值vs長期投資年化報酬率                                                                                                                     美股百年歷史—長期熊市、長期牛市                                                                                                              高估值賣股的機會成本                                                                                                                                     美股市場情緒指標—融資餘額比值                                                                                                                  判斷牛轉熊的市場指標、技術指標                                                                                                                  第五章  強大的價、量結合指標                                                                                                         錨定成交量加權平均價格曲線（AVWAP）                                                                                                     成交量分布圖（Volume 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猴子也能懂的電腦對局：從入門到實戰帶你打造遊戲 AI（iThome 鐵人賽系列書） (1版)

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【簡介】 想做出一個能下棋的 AI 嗎？ 這本書將是你最好的第一步。 　　直接讀論文，太硬，實作又跟不上；網路上零星的文章，不僅少還缺乏系統性。如果你有過這樣的挫折感，那麼這本書正是為你而寫，因為我也曾走過同樣的學習歷程。 　　楊承恩 ｜ 本書作者 　　電腦對局的迷人之處就在，無論是簡單還是困難的對局遊戲，人與人之間在對局遊戲上對弈是人類智慧的展現。 　　陳彥吉 ｜ 本書作者 　　書籍簡介 　　本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組的優選系列文章《猴子也能懂的電腦對局：30 天打造自己的對局 AI》。從最簡單的井字遊戲出發，本書將帶領讀者逐步掌握電腦下棋的核心邏輯。透過完整程式範例與直觀解說，深入拆解對局 AI 必備的基礎演算法，包括 Minimax、Alpha-Beta Pruning、Scout 與 MCTS 等關鍵策略。 　　除了演算法，本書也涵蓋資料結構與效能最佳化技巧，如 Array、Mailbox、Bitboard 與 Zobrist Hashing，並延伸至開局庫與殘局庫的設計，協助你打造更高效、更聰明的 AI。 　　作者將多年競賽經驗與程式技巧毫無保留地分享，並穿插趣味小故事與生活案例，例如土耳其行棋傀儡、賓果遊戲、象棋資料傳輸等，讓學習過程更生動有趣。 　　如果你曾因論文艱澀或網路資料零散而裹足不前，本書將是最親民的入門橋樑，幫助你循序漸進建立完整觀念，最終挑戰電腦對局競賽，實現打造你的遊戲 AI。 　　重點摘要 　　完整學習路徑：從入門到進階完整的理論與實作介紹 　　生活中的案例：帶你發現日常中的對局思維 　　比賽心法傳承：比賽程式實作細節大公開 　　可執行程式碼：附上完整程式碼與詳細解說 　　目標讀者 　　☛ 想了解什麼是電腦對局但不得其門而入的初學者 　　☛ 想寫出自己的遊戲 AI 甚至參加比賽的開發者 　　☛ 想更進一步提高自己程式棋力的電腦對局老手 專業推薦 　　若是你即將踏入這個領域或是對電腦對局有興趣，那我十分推薦這本書籍，可以讓你先補足許多相關的背景知識，對這整個領域有大致的理解與認識，像是吃了仙丹一樣增加了一甲子的功力。 　　胡立 | 技術部落格 Huli's blog 站長 　　本書有許多內容新穎的章節，也有對局領域各式各樣最先進的技術的介紹，並附上程式碼，是目前這領域難得一見的好書。對於今日大多數的讀者來說，應可學習、了解並吸收到許多新知識。因此也樂於加以推薦給廣大的讀者們來參閱，一同增廣自身的見聞！ 　　林順喜 | 國立臺灣師範大學資工系名譽教授 【目錄】 第一部分：簡介 Chapter 1 入局：電腦對局簡介 Chapter 2 來都來了，就參賽吧：電腦對局競賽 Chapter 3 是 AI 還是魔術：自動下棋機器人 Chapter 4 電腦如何下棋：從對局樹分析遊戲難易度 第二部分：搜尋演算法與審局函數 Chapter 5 窮舉的藝術：Minimax Algorithm Chapter 6 形勢判斷：Evaluation Function Chapter 7 靜態評估與形態學的結合：Bouzy's 5/21 Algorithm Chapter 8 不要拼硬體，嘗試切他節點：Alpha-Beta Pruning Chapter 9 斥侯探敵：Scout Algorithm Chapter 10 順序也很重要：著手分析與優化 Chapter 11 化危機為轉機：Threat Space Search Chapter 12 AI 也有鴕鳥心態：Horizon Effect Chapter 13 實戰演練：圍棋征子邏輯 Chapter 14 實戰演練 2：進階征子邏輯 第三部分：MCTS 與 AlphaGo Chapter 15 隨機模擬的魔法：Monte Carlo Method Chapter 16 地獄倒楣鬼：春酒的賓果遊戲 Chapter 17 隨機亂下也能變高手：Monte Carlo Tree Search Chapter 18 還要變得更強：MCTS 優化 Chapter 19 從不同角度看 AlphaGo Chapter 20 抱在巨人的大腿上：AlphaZero 開源框架 第四部分：進階優化方式 Chapter 21 這不是綠豆糕，是棋盤：Board Representation Chapter 22 凡走過請留下痕跡：Transposition Table Chapter 23 不要每次都從零開始：Opening Book Chapter 24 精準收割殘局：Endgame Database Chapter 25 從開局到結束：蜜月橋牌殘局庫 Chapter 26 千錘百鍊的極限：Bitwise Operation Chapter 27 終局：未來研究方向 第五部分：其他應用 Chapter 28 從象棋比賽作弊事件探討資料傳輸與資料結構 Chapter 29 下一個世界冠軍：天才棋手橫空出世 Chapter 30 電腦對局也能找工作：面試考題分享  

Grafana Zero to Hero：從視覺化到智慧監控，打造全知視角的可觀測性平台（iThome鐵人賽系列書） (1版)

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【簡介】 　　從折線圖到全知視角的可觀測性平台   　　連結資料孤島，建立全知視角 　　監控進化之路，實踐開源可觀測性的全能指南   　　• 完整範例：從範例快速上手各類功能 　　• 最佳實踐：穩固儀表板設計與監控方法論基石 　　• 資訊整合：整合各類資料源全面洞察 　　• 實戰應用：實際應用案例完整解析   　　在系統越發複雜的時代，你是不是曾面臨這樣的困境：握有各種數據，卻深陷於資料四散各處的痛苦？每次做決策都要在不同系統間來回切換，重要資訊總是藏在某個角落找不到？   　　Grafana 就是你的最佳解決方案。經過十年發展，它已從單純的「折線圖繪製工具」進化為支援多種資料來源的開源可觀測性平台。透過 Grafana，你可以連結資料孤島，建立對系統的全知視角。   　　將系統內部狀態數據化並可被觀測， 　　整合後端監控、前端效能與商業數據！   　　本書改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 DevOps 組優選系列《Grafana Zero to Hero》，從基礎操作到進階應用，全面涵蓋 Dashboard 設計最佳實踐、Alerting 告警機制、權限管理等核心主題。 每個章節都搭配完整的 Lab 練習與實戰案例，讓你學會整合後端監控、前端效能、商業數據於一體，甚至結合 MCP（Model Context Protocol）擴展搭配 LLM 的應用場景，讓資訊真正為你所用發揮最大價值。   　　【目標讀者】 　　• 開發者：將資料轉化為能指引方向的視覺化資訊，實作儀表板設計、前後端可觀測性整合與進階應用場景。 　　• 管理者：建立穩定、高可用的 Grafana 環境，並透過權限控管與 IaC 優化管理流程。 　　• 產品決策者：理解儀表板與數據呈現方式，讓團隊能以同一套語言溝通技術與商業目標，提升協作與決策效率。   本書特色   　　• 基礎到進階：涵蓋 Dashboard 設計、資料整合、告警設定與 Plugin 應用，全面掌握核心功能。 　　• 實踐中學習：搭配 Lab 練習與實戰案例，從資料呈現到系統整合，深入理解應用場景。 　　• 完整生態系：結合多種開源專案、SaaS 服務與 LLM 串接應用，拓展整合能力與未來潛力。   專業推薦   　　我認為這本書最珍貴的價值，是它讓工程師重新理解「觀測」的意義。它不是讓你變得更忙，而是幫助你更聰明地工作；不是讓你被數據淹沒，而是讓你透過數據看見秩序；不是追求恆定不變的「穩定」，而是建立在雲原生時代從容面對變動的韌性與自信。——董淳吉 Marcus Tung（可觀測性推廣者）   　　你正準備開始學習 Grafana 嗎？或者，你希望為團隊打造更清晰、更有洞見的監控儀表板？那麼，就讓義瑋的這本書成為一位引路人，帶領你踏上屬於自己的 Grafana 英雄旅程吧！——陳正瑋（艦長）（DevOps Taiwan Community 志工 & DevOpsDays Taipei Co-organizer）   　　本書不僅是技術人員的工具書，更是能幫助產品團隊快速迭代、實現數據驅動決策的實戰指南。無論您身處哪個技術崗位，若想徹底駕馭 Grafana，這本書都將是您不可或缺的案頭寶典。——雷N（在 DevOps 路上與 Grafana 同行的實踐者） 【目錄】 Part 1 基礎篇 Chapter 01 Grafana 啟程：踏上資料視覺化之路 Grafana 應用 Grafana 相關活動 小結 參考資料 Chapter 02 Put Your Hands On：核心介面與操作初體驗 Grafana 使用 Grafana Cloud Grafana OSS 與 Grafana Enterprise Grafana 基礎概念 Grafana 操作 基礎介面 Dashboard Panel Theme 應用範例 Node Monitoring Container Monitoring K8s Monitoring Lab 小結 Part 2 進階篇 Chapter 03 Dashboard：看見資訊的全貌 Dashboard 與 Monitoring 的最佳實踐 Infographic Dashboard 與 Exploratory Dashboard Dashboard Best Practice Monitoring Best Practice 實戰應用 Lab 小結 Dashboard 基礎介紹 Panel 基礎介紹 Visualization 時序變化 當下數值 狀態變化 資料分布 表格與清單 數據多樣性 文字、地圖、互動與 Plugin Transformation 操作 Variable 應用 小結 參考資料 Chapter 04 Data Source：連接多樣資料來源 Data Soruce 基礎介紹 設定與管理 Explore TestData Lab Prometheus Prometheus Metrics Query Visualization 常見搭配 Lab Relational Database Dashboard 搭配 DB Monitoring Lab Observability Signals Observability Signals Data Source Grafana with Observability Lab Data Source Plugins Google Sheet Redis SQLite Infinity Lab SQL Expressions Lab 小結 參考資料 Chapter 05 Plugin System：突破 Grafana 的界限 App Redis Application Grafana Resources Exporter Drilldown Scenes Scenes 使用範例 Lab App 與 Scenes Drilldown 小結 參考資料 Chapter 06 Alerting：掌握系統的關鍵時刻 Architecture Alert Rules Alert Rule 設定 Alerting 檢視 Notification Connect Point Template Image Silences Notification policies Message Event Lab Alerting Webhook 小結 參考資料 Part 3 管理篇 Chapter 07 企業級管理：權限、團隊與多租戶架構 基礎管理 認證與授權 認證 授權 Lab 小結 Chapter 08 自我監控與高可用：打造不中斷的 Grafana 平台 Grafana Monitoring Grafana 高可用架構 Grafana Alerting 高可用架構 Lab 小結 參考資料 Chapter 09 Grafana as Code：IaC 高效管理資源 Infrastructure as Code Grafana API Terraform Lab Dashboard as Code Jsonnet Lab 小結 參考資料 Part 4 應用篇 Chapter 10 Dashboard 設計實務：從系統觀測到商業洞察 Service Status Page 取得 Metrics 設計 Dashboard 成品 Lab 小結 Service Performance Monitoring Jaeger SPM 分析 資料流調整 設計 Dashboard 成品 Lab 小結 參考資料 Nginx Log 儀表板解析 Panel 應用分析 小結 商業觀測儀表板 OpenTelemetry Demo - E-Commerce Service usinesss KPI 關鍵事件關聯 Lab 小結 Chapter 11 Grafana 應用邊界拓展：多樣化監控與功能 Business Suite 解開束縛 Business Input Data Source Business Variable Panel Business Text Panel Business Charts Panel Lab 小結 參考資料 Kubernetes Monitoring 架構與建置 Dashboards Alert Rules Recording Rules Lab 小結 Organization Panel Plugin 開發實戰 需求分析 Plugin 開發 Plugin 發佈 Lab 小結 前端可觀測性 全端觀測架構 Web Vitals Session User Journey Lab 小結 Chapter 12 Grafana × LLM 智慧協作：智能化維運團隊 Grafana MCP MCP Server 設定 MCP 應用範例 LLM 告警助手 Lab 小結 Chapter 13 Hero's Journey：成為 Grafana 英雄之路 Observability Journey Maturity Model 結語 參考資料