Hi I’m Shiun
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AWS Site-to-Site VPN with Libreswan 建置教學 (Step-by-Step)
最近正在準備 AWS ANS 證照剛好學到 AWS Site-to-Site VPN，也因此實作練習對我來說很重要所以打算寫這篇文章，一方面記錄實作過程一方面留著可以作為教學文章供他人參考 這篇文章將教學如何在 AWS 上建立 Site-to-Site VPN，我們會使用 Libreswan 來配置 VPN Server，這樣就可以在 AWS VPC 和 Data Center (本文示範會在 N. Virginia Region 中建立 VPC 來模擬 Data Center) 之間建立一個安全的 VPN Tunnel，讓兩者可以互相通信 一、創建 VPC (Oregon Region) 首先我們先創建架構圖右邊 AWS 的 VPC，因此我切換到 Oregon Region，並且依照下圖配置 VPC 以及 Subnet 二、配置 Route Table (Oregon Region) 然後創建 Route Table，並和上一步創建的 Subnet 建立 Association 我們要修改 Subnet 的 Association，確保該子網與我們剛才創建的路由表關聯在一起 如下圖配置 Route Table association 三、創建 EC2 Instance (Oregon Region) 接著進入 EC2 Console 頁面，現在要在剛才的 Subnet 啟動一台 EC2 Instance，若沒提到的地方可以保持預設...
以真實世界寄信來比喻，理解電子郵件寄送流程
因為我最近在開發寄信系統，因此理解電子郵件寄送的流程和原理是很重要的，為了方便理解，所以我會用真實世界中我們去郵局寄信來比喻電子郵件的寄送流程，這麼做是為了幫助理解，所以比喻那部分很難做到 100% 完全和技術細節對齊 用真實世界在郵局寄信，理解電子郵件寄送的流程 圖片取自: 維基百科 為了更好地理解電子郵件的寄送過程，我們可以把它比作郵局寄信的過程。假設 Alice 給 Bob 寫了一封感謝信，然後她將信件帶到郵局處理寄信手續。接下來，我們來看看具體過程: 創建信件 郵局寄信: Alice 寫好感謝信，裝進信封，寫上寄件人和收件人的地址，貼上郵票。 電子郵件: 你在郵件客戶端 (例如: Outlook、Gmail) 或透過 API 建立一封郵件，內容包含寄件人 (例如: alice@example.tw) 、收件人 (例如: bob@demodomain.tw) 、主題、內文及其他可能的附件。 信件寄送 郵局寄信: Alice 把信帶到郵局，然後找郵局的櫃台人員。 電子郵件: 當你點擊「寄送」後，郵件客戶端會將這封郵件交給寄件人的郵件伺服器，稱為 SMTP 伺服器 (Simple Mail Transfer Protocol) 。 SMTP 伺服器處理 郵局寄信: 郵局的櫃台人員會檢查地址是否正確，然後進行分類。 電子郵件: 寄件人的 SMTP 伺服器會驗證寄件人的身份，檢查信件格式是否正確，並根據收件人的域名 (例如: demodomain.tw) 查找相應的 MX 記錄 (Mail Exchange) 來確定收件人的郵件伺服器位置。 像如果對方沒有設定 MX Record，寄信過去就會出現以下 ERROR，找不到對應的 MX Record DNS 查詢 郵局寄信: 郵局櫃台人員會根據地址查找對應郵遞區號。 電子郵件: 寄件人的 SMTP 伺服器會透過 DNS (Domain Name System) 查詢收件人域名的 MX 記錄，以獲取負責接收郵件的伺服器的 IP 位址。 信件傳輸...
從 AWS SES 轉寄信件無法正確顯示內嵌圖片談起：MIME 內嵌圖片原理與實踐
我遇到了什麼問題 最近我用 SES, S3, Lambda 開發了轉寄信件的功能，簡單介紹一下這功能： 假設我就職於公司的開發部門，我們對外有一個信箱是 dev@example.com 當客戶遇到軟體開發上的問題時寄信到 dev@example.com，開發部門的所有同仁就會在自己的信箱收到此客戶寄來的電子郵件，重點是開發部門的同仁們都可以用自己的帳號回覆該客戶 而開發好這功能後，我遇到一個問題 — 轉寄出去的信件沒辦法正確顯示內嵌圖片 關於轉寄信件的程式碼我放在 GitHub 上囉 (連結)，之後有時間會寫一篇 Forward Email 的完整教學，或是也可以關注我的 Notion，我每天都會寫筆記記錄自己的學習過程 讓我們直接看例子 首先，我登入私人帳號模擬我是客戶，寄信給 test@aws-educate.tw，下圖是當時寄出去的內容: 寄給 test@aws-educate.tw 後，SES 會收到信，然後根據我配置的 Receipt rule，原始郵件檔案會被儲存至我指定的 S3 Bucket 延續 用 SES, S3, Lambda 實現轉寄信件功能 ，當我嘗試在轉寄出去的信件中內嵌圖片，最後收到轉寄來的信，都會出現下圖的現象：圖片沒辦法內嵌在裡面，倒是跑去附件了 寫文章時，已經把原本轉寄過來的信件刪了，所以下圖信件主旨跟前一張圖片不一樣不要介意，下圖信件已經詮釋我想表達的現象了 XD 我起初嘗試的解法 後來下面這篇 Stack Overflow，裡面有人提到 Gmail 還不支援顯示 base64 編碼的圖片 (有待確認，希望有人可以告訴我正確答案) As of January 2020, Gmail still does not support base64 encoded images. Source: Add embedded image in emails in AWS SES service...
在 Next.js 音樂應用中使用動態 Preload 技術提升前端效能降低延遲
程式碼在這邊的 feature/preload 分支: https://github.com/sh1un/Nextjs-Musive-app 此專案是一個 Next.js 專案，原作者為 Ansh Rathod，我已經過作者本人授權使用，因此 Fork 過來稍微改了一下。 我本身不是一名專精於前端技術的開發者，所以我所修改的 Code 都是由 ChatGPT-4 產生的。我今天這樣做的主要目的是想實驗 preload 是否能做到效能優化，以此來做一個簡單的 PoC。 補充一下，這篇文章的內容本來是要放在 「2024 AWS Educate 陪跑計畫的獎勵課程 - 雲端串流挑戰：復刻 Spotify 的技術旅程」中教學，此工作坊旨在教學如何利用 CloudFront 優化速度與降低延遲，但礙於當天工作坊的內容太滿已經塞不下了，所以當天工作坊就沒有講到 Preload，如果看到這篇文章，想要學學 CloudFront 歡迎參觀我們當天的教材 (連結) 什麼是 Preload? Preload 是一種網頁性能優化技術，讓瀏覽器在頁面加載時預先加載指定的資源，這樣在使用這些資源時可以更快地顯示或播放。這可以減少等待時間，提升用戶體驗。 你可以想成：原本你是要“按下去播放按鈕”才會開始下載音樂，現在我們提前幫你下載，你之後“按下去播放按鈕”就會立即播放。 舉例 如果你在網頁上有一段影片或音樂，你可以用 preload 告訴瀏覽器提前下載這些文件，這樣當用戶點擊播放按鈕時，影片或音樂就會立即播放，而不是先等待下載。 基本用法： 在 HTML 中，你可以在 <link> 標籤中使用 rel="preload" 來預加載資源。例如： <link rel="preload" href="path/to/your/file.mp3" as="audio"> 這樣，瀏覽器會在頁面加載時預先下載 file.mp3，提高用戶播放音樂的速度。 動態 Preload 的實現思路 每個用戶的歌單都不一樣，所以我們當然不希望把 preload 的 href 寫死成一個 URL。 解決方案 我們可以通過以下幾個步驟來實現動態的 preload： API 獲取歌單： 伺服器端提供一個 API，根據用戶的請求返回該用戶的歌單。這個 API 返回一個 JSON 結構，其中包含了音樂檔案的 URL 列表。 JavaScript 動態生成 Preload 標籤： 使用 JavaScript 在頁面加載後動態地從 API 獲取歌單，並為每個音樂文件創建 preload 標籤，將其添加到頁面的 <head> 中。 具體實現 注意⚠️ 我的寫法並非添加 preload 到頁面的 <head>，而是直接用 React 和 JS 本身提供的內建物件來達到同樣效果，詳見本段說明。...
2024 伊雲谷實習計畫 - 雲端工程師實習心得
大家好，我是 Shiun，今天想和大家分享我在 eCloudValley MSP 部門擔任雲端工程師實習生的經歷。這段實習讓我學到了很多實用的雲端技術，同時也在工作中遇到了許多有趣的挑戰。 實習工作內容 在 eCloudValley 的實習期間，我主要負責以下幾項工作： 學習使用公有雲，包括 AWS 和 Azure。 開發公司內部的 GenAI 應用。 與同期且同部門實習生共同開發專案。 定期與 Mentor 開會。 參與最終展演。 撰寫系統文件。 實習期間大事紀 專案大改方向 在 eCloudValley 實習期間，我們的專案經歷了一次重大轉變。起初，我們的任務是開發一個 AI Bot 開單助理，目的是幫助客戶在雲端遇到問題時能夠迅速獲得支援。這個專案的初步構想是： 客戶向 AI 助理求助，並向 AI 助理提供必要資訊，例如： EC2 SG Inbound Rule, 健康檢查狀態… 等等 如果客戶提供的資訊不夠明確，AI 助理要明確地告知客戶還需提供哪些資訊。 AI 助理彙總客戶問題，轉化為技術人員易於理解的語言。 將資訊轉化後，開 ticket 到開單系統。 然而，在實作過程中，我們發現這個 AI 助理的效果不如預期，且後續優化存在技術瓶頸。客戶問題過於多樣化、且問題幾乎都很具情境，不是那種有標準解答或是標準 SOP 就能解決的問題，所以 AI 助理難以處理，導致準確率低，最終還是需要人工介入，反而增加了工作量。 因此，我們在 4 月底決定將專案轉變為一個「會議錄影機器人」。這個機器人會被邀請到 LINE 群組中，默默記錄每一條訊息以及圖片 (圖片透過 Claude 3 Sonnet 取得 Caption)。TAM 只需在群組中輸入特殊指令或貼圖即可控制錄影，最終在前端頁面查看記錄並由 LLM 總結，創建 Ticket 到 MSP 部門的 Ticket System。...