講者資訊
吳明倫 (Allen Wu)
玉山商業銀行
副主任工程師
從資料科學走入 DevOps 與平台工程，長期關注 AI/ML 應用如何更穩定地交付到真實環境。現任職於玉山銀行智能金融處，負責集中式 CI/CD Pipeline 的開發與維運，協助團隊提升機器學習服務的交付效率與工程品質。
近年持續投入 CI/CD 可觀測性、數據驅動的效能優化、Policy as Code 與平台治理等主題，關注的不只是工具與流程本身，更在意平台能力如何真正支撐團隊協作、降低交付摩擦，並提升整體開發體驗。
樂於將第一線的實務觀察整理成可分享、可討論的經驗，持續探索 DevOps 在大型組織中的落地方式，以及平台團隊如何從被動維運走向更有前瞻性的技術支撐角色。
演講議程
CI/CD 也需要自己的 Observability：Centralized Pipeline 的觀察與實踐
CI/CD pipeline 是許多團隊每天都在依賴的基礎設施，但我們真的知道它現在健不健康嗎？
在大型組織中，集中式 CI/CD Pipeline 往往同時服務多個開發團隊。當這樣的系統出現異常時，平台或 DevOps 團隊未必能在第一時間察覺，常常等到使用者開始感受到不順、甚至主動反映後，團隊才開始調查，往往慢了一拍。
這場分享會從集中式 pipeline 的維運情境出發，談我們如何從使用者最有感的痛點切入，開始觀察 pipeline 的行為訊號，嘗試更早理解系統是否正在偏離正常狀態。
隨著觀察逐步深入，我們開始意識到：當焦點放在 CI/CD Pipeline 上，團隊在意的訊號、觀察的時間尺度，以及背後想回答的問題，都會和一般熟悉的 Application 場景有些不同。
對我們來說，即時訊號能幫助團隊提早察覺異常，長期趨勢則讓我們逐步理解整體系統的變化。
這場分享會回到這段探索過程，談我們如何在集中式 Pipeline 的維運脈絡中，一步步建立對系統健康狀態的理解，也重新思考 CI/CD observability 在平台場景中的意義。
聽眾收穫：
- 理解集中式 CI/CD pipeline 為什麼特別容易落入「使用者先發現問題，平台團隊後知後覺」的維運困境
- 看見 CI/CD observability 與 Application observability 不同的觀察對象與價值
- 學習如何從 pipeline 的行為訊號與長期趨勢出發，更早掌握 CI/CD 系統的健康狀態