我最近看到 好和弦在談論 LBRY，覺得是個很有趣的想法，於是稍微研究了一下官方的 Spec，整理一篇文章來談談 LBRY 的技術內容。

Introduction​

Recently, our company switched to using Nginx ingress controller with a L4 Load Balancer to handle incoming traffic, replacing the previous use of Application Gateway. During deployment, I discovered that the official default setting for ExternalTrafficPolicy on the Service is set to Local (Ingress-nginx Azure deploy.yaml), as mentioned in the AKS documentation. It was also noted that if we want to preserve the client's source IP address, this configuration is necessary.

After some exploration, it was found that this is related to how Kube-proxy handles incoming traffic, which helped address the implementation issues I had with K8S Service. This article aims to document my findings. 🎉

這幾個禮拜托 YFI 的福，幣圈又開始熱絡了起來，身邊的朋友也開始加入市場，這篇文章分享一個發生在身邊的慘案，最後的結果是錢包裡面所有的錢全部被轉走。 如果您的錢包已經遭遇不測，請不用往下看了，這篇文章沒有提供處理方法，請節哀 😥。

以前會寫少少的 Apps Script 來協助操作 Google Sheet 或其他 Google 服務，就是直接從 Google Sheet 裡面的指令碼編輯器直接進到 Script 編輯畫面。

最近發現我們在 Azure Kubernetes Service (AKS) 上的 Pod 很容易被驅逐，查了一下才發現原來我們不能用盡 Node 上的所有資源，這篇文章就來看看我們必須留下多少資源給系統吧。

甚麼是 Cluster Autoscaler (CA)​

Cluster Autoscaler (以下簡稱 CA) 是 Kubernetes 官方出的一個工具，讓你的 Cluster 依照需求伸縮，簡單來說就是幫你開/關雲端上的機器。通常會配合上 Horizontal Pod Autoscaler (以下簡稱 HPA) 一起使用，當 Pod 記憶體/CPU 或其他指標達到一定標準後，擴展 Pod，當沒有足夠的機器 (Node) 來執行 Pod 時，CA 就會幫你擴展機器。相反的需求下降時，HPA 降低 Pod 數量，CA 也會關閉不需要的機器，如此一來就可以節省成本又可以達到同樣的運算能力。

最近在把原本使用 AWS S3 的服務轉往 Azure storage，需要實作類似 S3 中 Presigned URL 的功能，順便寫點筆記紀錄一下。

問題​

使用 Typescript 配合 VS Code 的 debugger 開發很方便，配合上 ts-node 的 register 就可以在 typescript 順暢的使用中斷點功能了。

不過最近在開發的時候好幾的專案都有同樣的問題，就是每次執行的時候總會在第一行自動停止，必須手動按下繼續，像下圖這樣；

69 湖 (Luguna 69) 位於祕魯瓦拉斯，海爬 4604 m，可以看到清澈湖泊和山頭，約需要步行 14 公里，來回大約需要五個小時。

前往瓦拉斯​

Huaraz 是位於首都利馬北方的城市，觀光客不多，沒有市區的喧鬧，四周群山環繞，非常適合登山、看冰河之類的活動，我們這次選擇了難度比較低的六九湖來體驗，花了三天的時間 (一天登山，兩天休息逛逛市集 XD)，雖然高山症讓我在爬山的時候每一步都得花上全身的力氣，但上面的景色真的非常值得一去。

2019 年夏天，我趁著換工作的空檔，安排了一個多月的祕魯之旅，因為南美洲實在太遠了，為了不浪費機票錢，也在中轉的國家停了幾天順便玩玩(結果花更多 XD)，大致的資訊如下：

• 旅遊日期：2019/7/4 - 2019/8/21 (48 天)
• 路線：高雄 → 南韓首爾 → 中國上海 → 美國達拉斯 → 祕魯利馬 → 巴拿馬 → 美國洛杉磯 → 香港 → 桃園