"Service-Selection"
- FinTech：合規壓力下的後端選型
在審計、留存與交易正確性要求下，如何平衡成本、風險與交付速度。
- 0.1 後端服務能力地圖
用需求類型判斷應先評估資料庫、快取、訊息佇列、觀測平台或部署平台
- Gaming：高峰流量與隔離邊界選型
大型活動流量下，如何在低延遲與穩定性之間做可持續取捨。
- 0.2 狀態與資料儲存選型
區分 source of truth、快取、搜尋索引、event log 與 object storage 的選型邊界
- Healthcare：資料主權與回復順序選型
醫療場景下，如何把資料主權、存取邊界與災難回復放進同一套決策。
- 0.3 非同步與事件傳遞選型
區分背景工作、durable queue、stream、pub/sub 與 outbox 的選型邊界
- 營運後技術轉換：語言、工具與架構何時該換
服務營運一段時間後，如何判讀何時該轉語言、工具或架構，並用案例說明轉換動機。
- 0.4 操作平台選型
區分 log、metric、trace、dashboard、alert、deployment 與 reliability 的選型邊界
- 0.5 流量與資料量評估
用流量形狀、資料成長、hot key、保留期限與尖峰模式評估後端需求規模
- 0.6 成本、風險與選型取捨
用人力成本、雲端成本、操作成本與失敗代價判斷後端能力投入順序
- 0.7 錯誤定位、觀測訊號與備援切換設計
從錯誤分類、定位線索、降級策略與 failover 設計服務可維護性
- 0.8 資安與資料保護需求
從權限分級、伺服器防護、資料遮罩、傳輸保護與稽核設計安全邊界
- 0.9 知識網：訊息與事件決策路徑
把 broker、queue、ack、retry、DLQ、replay 與 idempotency 串成可操作的非同步決策語言
- 0.10 知識網：容量、觀測與資安決策路徑
把容量、可觀測、備援、權限、憑證與稽核術語串成統一的服務治理語言
- 0.11 攻擊者視角（紅隊）：跨服務弱點判讀總表
用攻擊面、可觀察訊號與失敗代價，建立 backend 選型前的弱點盤點框架
- 0.12 觀測、可靠性與事故服務選型
從訊號、驗證與響應三層能力判斷操作控制服務的選型順序
- 0.14 企業選型案例圖譜
蒐集不同類型與不同規模企業的技術選型案例，作為後端選型判讀的跨情境補充。
- 0.15 跨模組 Checkout Episode：從資料寫入到觀測證據
以 checkout 為切片，走完 DB write → cache invalidation → event publish → observability evidence 四層串聯，標示各模組的交接欄位與失敗判讀
- 0.19 雲端服務對照地圖（AWS / GCP / Azure）
把後端能力分類對照到 AWS / GCP / Azure 的具體服務名稱、保留跨雲遷移與選型差異的判讀重點
- 0.21 交付形態選型：從全託管到自建的光譜與邊界
在進入資料庫、快取與部署選型之前、先判斷服務該用託管平台（Wix / Shopify / Google Sites）、辦公生態自動化（Apps Script）、BaaS（Firebase）、半託管 CMS（WordPress）還是自建、並為日後遷往自建保留可遷出路徑
- 0.22 能力級買 vs 建：feature-as-a-service 與 BaaS bundle 選型
在交付形態決定整個系統要不要自建之後、逐能力判斷該外包還是自建：辨識 managed 基礎設施、feature SaaS 與 BaaS bundle 三種外包深度、no-code 到 dev-tool 的服務光譜、買 vs 建判準與權重浮動、整合接縫與遷出代價
- 0.0 後端需求分類地圖
先從需求形狀辨識狀態、讀取、非同步、即時、診斷、交付與可靠性問題