Auto-sync: 2026-04-24 00:02

wiki/entities/Amazon-Aurora.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+title: "Amazon Aurora"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - Cloud-Native
+  - Relational Database
+sources:
+  - ctp-topic-66-exposing-the-differences-between-postgresql-rds-and-aurora
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon Aurora 是 AWS 提供的云原生关系型数据库，采用 6 副本跨 3 可用区（AZ）的共享集群卷架构，相比传统 RDS 提供更高的性能、可用性和自动扩展能力。
+
+## Core Architecture
+- **Shared Cluster Volume**：跨 3 AZ 的 6 块 EBS 卷组成的共享存储，写入时自动复制到所有副本
+- **无需数据复制**：新增读副本时直接连接同一集群卷，无需重新复制数据
+- **Writer/Reader Endpoints**：独立的写入端点和读取端点，支持自动负载均衡
+
+## Key Advantages
+- **RTO 30 秒**：AZ 故障时恢复时间目标仅 30 秒
+- **自动扩缩容**：Aurora Serverless v2 支持按需自动扩缩（实例类型/版本/区域有限制）
+- **Aurora Global**：跨区域复制方案，支持托管式切换和故障转移
+- **Blue-Green Deployment**：Aurora MySQL 支持 Blue-Green 大版本升级（PostgreSQL 不支持）
+
+## Key Limitations
+- 最小规格和成本高于 RDS
+- Serverless v2 对实例类型、版本和区域有限制
+- 按 IO 收费，高 IO 场景成本可能较高
+- PostgreSQL 不支持 Blue-Green 部署
+
+## Cost Considerations
+Aurora 按 IO 计数收费，IO 理论上无上限（AWS 鼓励提供尽可能高的 IO 以增加收入）。适合超过 10-20 TB 的数据库或对 IO 性能有严格要求的场景。
+
+## Related Entities
+- [[Amazon RDS]]：传统关系型数据库托管服务
+- [[AWS]]：云服务提供商
+- [[EBS]]：Elastic Block Store，Aurora 的底层存储
+- [[ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases]]：AWS 专用数据库架构
+- [[ctp-topic-66-exposing-the-differences-between-postgresql-rds-and-aurora]]：RDS vs Aurora 详细对比
+
+## Aliases
+- Aurora
+- Aurora PostgreSQL
+- Aurora MySQL
+- Amazon Aurora Database

wiki/entities/Amazon-DocumentDB.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+---
+title: "Amazon DocumentDB"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - Document
+  - MongoDB
+sources:
+  - ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon DocumentDB 是 AWS 全托管的 MongoDB 兼容文档数据库（Document Database），支持灵活 schema（Flexible Schema），适合存储 JSON 类半结构化数据。
+
+## Key Characteristics
+- **兼容性**：MongoDB 3.6、4.0、5.0 API 兼容
+- **数据模型**：文档（Document），存储为 BSON 格式
+- **Schema 灵活性**：无需预定义 schema，可随时添加/修改字段
+- **查询能力**：支持深度嵌套查询、数组查询、聚合管道
+- **规模**：存储和计算分离，支持横向扩展至数 TB
+
+## Key Use Cases
+- **内容管理**：CMS、博客、产品目录
+- **用户档案**：灵活属性的用户配置文件
+- **物联网数据**：设备配置和状态文档
+- **实时分析**：日志和事件数据的快速写入
+
+## Aliases
+- DocumentDB
+- Amazon DocumentDB
+- AWS DocumentDB
+- Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)
+
+## Related Entities
+- [[Amazon-DynamoDB]]：均为 NoSQL，DocumentDB 支持更深的查询能力，DynamoDB 提供更简单的 API 和更高的一致性保证
+- [[Amazon-RDS]]：关系型数据库，DocumentDB 提供 schema 灵活性，RDS 提供强 schema 和事务支持
+
+## Related Concepts
+- [[Purpose-Built-Databases]]：DocumentDB 是 AWS 专用数据库家族中的文档数据库成员
+- [[Document-Database]]：文档数据库核心概念——无 schema JSON/BSON 存储、嵌套文档、聚合管道

wiki/entities/Amazon-DynamoDB.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "Amazon DynamoDB"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - NoSQL
+  - Key-Value
+  - Document
+sources:
+  - ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon DynamoDB 是 AWS 全托管的 NoSQL 键值和文档数据库，提供单位数毫秒（single-digit millisecond）性能，支撑日处理万亿级请求规模。
+
+## Key Characteristics
+- **数据类型**：键值（Key-Value）和文档（Document，JSON）
+- **性能**：单-digit 毫秒延迟，任何规模下均保持一致性能
+- **规模**：可扩展至日处理万亿级请求
+- **管理模式**：全托管（无服务器），无需容量规划
+- **API**：支持 CRUD 操作，自动分区
+
+## Aliases
+- DynamoDB
+- AWS DynamoDB
+- Amazon DynamoDB
+
+## Used By
+- **Netflix**：使用 DynamoDB 实现高弹性和低延迟的 JSON 文档访问（来源：[[ctp-topic-51-purpose-built-databases]]）
+- **Duolingo**：使用 DynamoDB 存储个性化学习数据（来源：[[ctp-topic-51-purpose-built-databases]]）
+
+## Related Entities
+- [[Amazon-Aurora]]：关系型数据库，Aurora 是 DynamoDB 在强一致性事务场景的替代方案
+- [[Amazon-RDS]]：关系型数据库，固定 schema vs DynamoDB 的无 schema 灵活性
+- [[Amazon-ElastiCache]]：缓存层，可与 DynamoDB 组合使用提升读取性能
+
+## Related Concepts
+- [[Purpose-Built-Databases]]：DynamoDB 是 AWS 专用数据库家族的核心成员
+- [[Multi-Database-Architecture]]：DynamoDB 常与其他数据库（如 ElastiCache、Aurora）组合使用

wiki/entities/Amazon-ElastiCache.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+---
+title: "Amazon ElastiCache"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - In-Memory
+  - Cache
+  - Redis
+  - Memcached
+sources:
+  - ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon ElastiCache 是 AWS 全托管的内存缓存服务，支持 Redis 和 Memcached 两种引擎，是降低数据库负载和提升应用响应速度的核心组件。
+
+## Key Characteristics
+- **双引擎**：Redis（全功能，支持数据结构丰富）和 Memcached（简单，高并发多核）
+- **性能**：内存访问，微秒至毫秒级延迟
+- **全托管**：自动补丁、故障恢复、备份
+- **复制**：支持只读副本，提升读取吞吐量
+
+## Key Use Cases
+- **数据库缓存**：将高频读取数据缓存，减少数据库负载（典型命中率 80%+）
+- **会话存储**：用户会话数据（登录状态、购物车）
+- **实时分析**：排行榜、计数器、实时指标
+- **媒体流缓存**：视频/音乐流媒体缓存热点内容
+- **消息队列**：Redis Pub/Sub 实现发布/订阅模式
+
+## Notable Users
+- **Peloton**：使用 ElastiCache Redis 为健身用户提供即时反馈（来源：[[ctp-topic-51-purpose-built-databases]]）
+- **Duolingo**：使用 ElastiCache 缓存高频词和短语（来源：[[ctp-topic-51-purpose-built-databases]]）
+
+## Aliases
+- ElastiCache
+- Amazon ElastiCache
+- AWS ElastiCache
+- Amazon ElastiCache for Redis
+
+## Related Entities
+- [[Amazon-RDS]]：数据库层，ElastiCache 作为缓存层配合使用
+- [[Amazon-DynamoDB]]：NoSQL 数据库，ElastiCache 可作为 DynamoDB 的读取加速层
+- [[Amazon-Aurora]]：关系型数据库，ElastiCache 可缓存 Aurora 的热点查询结果
+
+## Related Concepts
+- [[Purpose-Built-Databases]]：ElastiCache 是 AWS 专用数据库家族中的内存缓存数据库成员
+- [[In-Memory-Database]]：内存数据库核心概念——数据驻留内存 vs 磁盘，权衡成本与性能
+- [[Multi-Database-Architecture]]：ElastiCache 常作为 Aurora/DynamoDB/RDS 的缓存层，与主数据库构成读写分离架构

wiki/entities/Amazon-Keyspaces.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+---
+title: "Amazon Keyspaces"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - Wide-Column
+  - Cassandra
+sources:
+  - ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon Keyspaces 是 AWS 全托管的 Apache Cassandra 兼容数据库（Wide-Column Database），提供无服务器选项，无需管理底层基础设施。
+
+## Key Characteristics
+- **兼容性**：与 Apache Cassandra Query Language (CQL) 兼容
+- **部署模式**：提供有服务器（预置容量）和无服务器（按请求计费）两种模式
+- **规模**：支持大规模无结构 schema 的工作负载
+- **可用性**：多 AZ 部署，自动复制保证持久性
+- **管理模式**：全托管，无需运维 Cassandra 集群
+
+## Key Use Cases
+- **大规模时间序列数据**：IoT 事件日志
+- **产品目录**：灵活属性的电商产品数据
+- **用户事件追踪**：高写入吞吐的用户行为分析
+- **消息历史**：聊天记录、邮件等时序消息存储
+
+## Aliases
+- Keyspaces
+- Amazon Keyspaces
+- AWS Keyspaces
+- Amazon Keyspaces for Apache Cassandra
+
+## Related Entities
+- [[Amazon-DynamoDB]]：均为 NoSQL，DynamoDB 是 AWS 自研的键值/文档数据库，Keyspaces 是托管版 Cassandra
+- [[Amazon-Neptune]]：图数据库，Keyspaces 是宽列数据库，适用场景不同
+
+## Related Concepts
+- [[Purpose-Built-Databases]]：Keyspaces 是 AWS 专用数据库家族中的宽列数据库成员
+- [[Wide-Column-Database]]：宽列数据库核心概念——Cassandra 数据模型（Row Key / Column Family / Super Column）

wiki/entities/Amazon-Neptune.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: "Amazon Neptune"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - Graph
+sources:
+  - ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon Neptune 是 AWS 全托管的图数据库（Graph Database），专为高度互连数据设计，支持 Apache TinkerPop Gremlin 和 SPARQL 查询语言。
+
+## Key Use Cases
+- **欺诈检测**：发现传统关系型数据库难以识别的关联模式
+- **社交网络**：好友推荐、共同联系人分析
+- **推荐系统**：基于用户行为图的个性化推荐
+- **知识图谱**：实体关系的存储与查询
+
+## Aliases
+- Neptune
+- Amazon Neptune
+- AWS Neptune
+- Amazon Neptune Graph Database
+
+## Related Entities
+- [[Amazon-DynamoDB]]：NoSQL 键值数据库，Neptune 处理高度互连数据，DynamoDB 处理简单键值访问
+- [[Amazon-RDS]]：关系型数据库，Neptune 在关联复杂度的场景优于关系型数据库
+
+## Related Concepts
+- [[Purpose-Built-Databases]]：Neptune 是 AWS 专用数据库家族中的图数据库成员
+- [[Graph-Database]]：图数据库的核心概念——节点（实体）、边（关系）、属性

wiki/entities/Amazon-RDS.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+---
+title: "Amazon RDS"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - Relational Database
+  - Managed Service
+sources:
+  - ctp-topic-66-exposing-the-differences-between-postgresql-rds-and-aurora
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon RDS（Relational Database Service）是 AWS 提供的托管关系型数据库服务，计算（EC2）与存储（EBS）分离，支持 Multi-AZ 部署，相比 Aurora 成本更低、存储选项更灵活。
+
+## Core Architecture
+- **Compute + Storage Separation**：EC2 计算节点 + EBS 存储卷的分离架构
+- **Multi-AZ Deployment**：主节点 + 备用节点（独立计算和存储），故障时备用节点接管
+- **Single Endpoint**：每个集群一个端点（不同于 Aurora 的 Writer/Reader 分离）
+
+## Key Advantages
+- **更低入门成本**：提供更小规格实例，适合小型数据库
+- **存储灵活性**：支持 GP2、GP3、预置 IOPS、磁性存储多种类型
+- **广泛引擎支持**：PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle、SQL Server 等
+- **更成熟**：发布更久，文档和社区资源更丰富
+
+## Key Limitations
+- **RTO 2 分钟**：AZ 故障时恢复时间目标约 2 分钟
+- **读副本需数据复制**：新增读副本需重新复制数据
+- **无 Blue-Green Deployment**（PostgreSQL/MySQL 均不支持跨版本 Blue-Green）
+- **最大 IO 受 EBS 限制**：不如 Aurora 的无上限 IO 能力
+
+## Storage Types
+| 类型 | 特点 | 适用场景 |
+|------|------|----------|
+| GP2 | 通用 SSD，平衡性能与成本 | 大多数工作负载 |
+| GP3 | 通用 SSD，独立性能配置 | 需要成本优化的场景 |
+| 预置 IOPS | 高性能，稳定的 IOPS | IO 密集型应用 |
+| 磁性 | 低成本，较低性能 | 归档/不常访问的数据 |
+
+## Related Entities
+- [[Amazon Aurora]]：云原生数据库，性能更高但成本更高
+- [[AWS]]：云服务提供商
+- [[EBS]]：Elastic Block Store，RDS 的存储后端
+- [[ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases]]：AWS 专用数据库架构
+- [[ctp-topic-66-exposing-the-differences-between-postgresql-rds-and-aurora]]：RDS vs Aurora 详细对比
+
+## Aliases
+- RDS
+- Amazon RDS
+- RDS PostgreSQL
+- Amazon Relational Database Service
+- AWS RDS

wiki/entities/Amazon-Redshift.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+---
+title: "Amazon Redshift"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Data-Warehouse
+  - OLAP
+  - Managed Service
+sources:
+  - ctp-topic-68-introduction-to-redshift
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon Redshift 是 AWS 提供的大规模并行处理（MPP）云数据仓库服务，支持 PB 级数据存储，面向 OLAP（在线分析处理）工作负载。完全托管，无需自行管理基础设施，具备自动备份、点时间恢复和跨区域灾难恢复能力。
+
+## Core Architecture
+- **Leader Node**：协调节点，负责客户端连接（JDBC/ODBC）、Schema 管理、仓库元数据和查询计划生成，将查询指令分发至 Compute Node
+- **Compute Node**：执行节点，根据实例类型决定节点数量，每个节点在 Slices 上并行处理数据，完成后返回结果至 Leader Node
+- **Slices**：Compute Node 内部的虚拟分区，每个 Slice 独立处理数据子集，实现并行计算
+
+## Instance Types
+| 类型 | 特点 | 适用场景 |
+|------|------|----------|
+| Dense Compute | 高 CPU + 内存，适合计算密集型查询 | 大规模数据分析 |
+| Dense Storage | 高存储，适合存储密集型工作负载 | 历史数据归档 |
+| RA3 | 性价比最优，AWS 托管 NVMe 存储，可独立扩展计算和存储 | 大容量数据仓库（推荐） |
+
+## Key Features
+- **MPP（大规模并行处理）**：跨多个 Compute Node 并行执行查询，显著提升查询速度和响应时间
+- **列式存储（Columnar Storage）**：数据按列存储，适合聚合查询和全表扫描，相比行式存储 I/O 效率更高
+- **行式存储（Row Storage）**：适合少量行的精确查询和点查询
+- **数据压缩**：采用 ZSTD/LZO 等压缩算法，减少存储空间和 I/O 开销
+- **Sort Key（排序键）**：决定数据在磁盘上的物理排序顺序，优化范围查询和过滤操作
+- **Distribution Key（分布键）**：决定数据在 Compute Node 间的分布方式，影响数据倾斜和跨节点数据传输
+
+## Comparison with Other AWS Databases
+- **vs Amazon RDS/Aurora**：RDS/Aurora 面向 OLTP（事务处理），Redshift 面向 OLAP（分析处理）；RDS/Aurora 适合写入密集型，Redshift 适合读取/分析密集型
+- **vs Amazon DynamoDB**：DynamoDB 面向 NoSQL 键值/文档场景，Redshift 面向复杂 SQL 分析查询
+- **vs Amazon Aurora**：Aurora 共享存储架构（6副本跨3 AZ），Redshift 独立 Compute Node 架构；Aurora 适合 10TB 以下场景，Redshift 适合 PB 级分析
+
+## Related Entities
+- [[Amazon RDS]]：托管关系型数据库，面向 OLTP
+- [[Amazon Aurora]]：云原生关系型数据库，共享存储架构
+- [[AWS]]：云服务提供商
+- [[ctp-topic-68-introduction-to-redshift]]：Redshift 入门介绍
+- [[ctp-topic-51-purpose-built-databases]]：AWS 专用数据库选型全景
+- [[ctp-topic-66-rds-vs-aurora]]：RDS 与 Aurora 对比参考
+
+## Aliases
+- Redshift
+- Amazon Redshift
+- AWS Redshift
+- Redshift Data Warehouse

wiki/entities/Amazon-Timestream.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "Amazon Timestream"
+type: entity
+tags:
+  - AWS
+  - Database
+  - Time-Series
+  - IoT
+sources:
+  - ctp-topic-51-architecting-with-aws-purpose-built-databases
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Overview
+Amazon Timestream 是 AWS 全托管的时序数据库（Time-Series Database），专为高吞吐量时序数据设计，支持自动数据分层（热存储/冷存储）。
+
+## Key Use Cases
+- **IoT 传感器数据**：温度、压力、位置等设备遥测数据
+- **应用监控**：指标、日志、追踪数据的存储与分析
+- **工业遥测**：生产线设备状态监控
+- **金融数据**：股票价格、交易事件等时间序列分析
+
+## Key Characteristics
+- **数据模型**：时间戳 + 测量值 + 维度
+- **自动分层**：热存储（Recent data）→ 冷存储（Historical data），自动降本
+- **查询引擎**：内置时序分析函数（插值、聚合、窗口函数）
+- **性能**：专为高写入吞吐量优化，支持数百万设备并发写入
+
+## Aliases
+- Timestream
+- Amazon Timestream
+- AWS Timestream
+- Amazon Timestream for IoT Analytics
+
+## Related Entities
+- [[Prometheus]]：时序监控数据采集器，Timestream 可作为其长期存储后端
+- [[Amazon-DynamoDB]]：通用 NoSQL 数据库，Timestream 在时序场景有 10-100 倍成本优势
+
+## Related Concepts
+- [[Purpose-Built-Databases]]：Timestream 是 AWS 专用数据库家族中的时序数据库成员
+- [[Time-Series-Database]]：时序数据库核心概念——时间戳索引、数据分层、降采样查询

wiki/entities/Checkpoint.md

@@ -0,0 +1,57 @@
+---
+title: "Checkpoint"
+type: entity
+tags: [Firewall, Network-Security, AWS, Cloud-Security]
+last_updated: 2026-04-14
+---
+
+## Overview
+
+Checkpoint（Check Point Software Technologies）是全球领先的网络安全解决方案提供商，其防火墙产品在该组织的 AWS Landing Zone 架构中扮演关键角色。Checkpoint 防火墙通过读取 AWS 资源的标签值（Tags）来动态配置网络访问策略，这意味着资源标签的有效性直接影响网络连通性。
+
+## Role in AWS Landing Zone
+
+在企业 AWS 架构中，Checkpoint 防火墙与 AWS 资源标签紧密集成：
+
+- **读取标签来源**：EC2 实例、安全组（Security Groups）、负载均衡器（Load Balancers）
+- **基于标签决策**：根据标签键值对判断资源所属环境（dev/staging/prod）、成本中心、负责人等属性
+- **动态网络策略**：根据标签值自动应用相应的网络访问控制规则
+
+### 网络安全依赖链
+
+```
+AWS 资源标签（Tag）→ Checkpoint 防火墙读取 → 网络访问策略配置
+                                    ↑
+                              标签缺失或无效
+                                    ↓
+                           相关网络流量被拦截
+```
+
+## Impact of Tag Non-Compliance
+
+当 AWS 资源缺少必需标签或标签值不在允许列表中时：
+1. Checkpoint 防火墙无法识别资源身份
+2. 无法将资源匹配到正确的网络策略
+3. 防火墙执行默认拒绝策略，**拦截该资源的所有网络流量**
+4. 导致服务中断或连接失败
+
+这使得 **标签合规性从"可选管理实践"变为"网络安全硬性要求"**。
+
+## Solutions
+
+| 机制 | 作用 | 局限性 |
+|------|------|--------|
+| [[Service-Control-Policies-SCPs]] | 阻止不合规新资源创建 | 无法修复存量资源 |
+| [[Tag-Validation-Tool]] | 审计存量资源标签合规性 | 仅审计，需人工修复 |
+
+## Related Concepts
+
+- [[AWS-Tags]]：Checkpoint 读取的元数据
+- [[AWS-Tagging-Standards]]：标签规范的定义
+- [[Tag-Validation-Tool]]：确保标签合规性的工具
+- [[Service-Control-Policies-SCPs]]：强制执行标签规范的上游机制
+- [[Checkpoint-Firewall]]：（同义词，可互链）
+
+## Sources
+
+- [[ctp-topic-28-aws-tag-validation-tool]]

wiki/entities/Gruntwork.md

@@ -0,0 +1,30 @@
+---
+title: "Gruntwork"
+type: entity
+sources: [ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]
+last_updated: 2026-04-14
+---
+
+## Overview
+Gruntwork 是 Micro Focus Cloud Transformation Programme (CTP) 中采用的 AWS Landing Zones 基础设施框架提供方。Gruntwork Landing Zones 提供预配置的、基于最佳实践的 AWS 基础架构模板，帮助企业快速构建符合安全和合规要求的 AWS 多账户架构。
+
+## Aliases
+- Gruntwork AWS Landing Zones
+- Gruntwork LZ
+
+## Key Capabilities
+- **多环境支持**：区分 R&D Labs 和 SAS（Staging/Production）两种环境类型，分别对应不同的 AD 域名架构
+- **预制 AMI**：SRE 团队维护内置域加入脚本的标准化机器镜像
+- **IaC 集成**：与 Terraform/TerraGrunt 深度集成，支持 `user_data` 触发自动化域加入流程
+- **AD 集成**：提供标准化的 Active Directory 服务集成方案，包括 DNS 管理和安全动态更新
+
+## Related Entities
+- [[SRE Team]]：构建和维护 Gruntwork LZ 中预制 AMI 的团队
+- [[Gruntwork AWS Landing Zones Overview]]：Gruntwork LZ 的整体架构概述
+- [[ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]]：AD 服务集成的核心参考文档
+
+## References
+- [[ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]]
+- [[ctp-topic-14-octane-hub-on-aws-real-life-experience-moving-production-services-i]]
+- [[ctp-topic-9-ci-cd-with-gruntwork]]
+- [[ctp-topic-1-gruntwork-landing-zone-architecture]]

wiki/entities/Intsas.local.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+---
+title: "Intsas.local"
+type: entity
+sources: [ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]
+last_updated: 2026-04-14
+---
+
+## Overview
+`intsas.local` 是 Gruntwork AWS Landing Zones 架构中专门分配给生产和分阶段 SAS（Staging-And-Security）环境的 Active Directory 域名。所有生产/SAS 环境中的 Windows 和 Linux 实例均加入此域名。
+
+## Usage Context
+- **环境类型**：Production（生产环境）和 SAS（Staging-And-Security）
+- **管理方式**：通过 SMACKS 工单系统申请新账号、重置密码或处理复杂变更，强调资源所有权归属和审计合规
+- **特点**：相比 R&D 环境，生产/SAS 环境更注重安全合规、资源所有权归属和审计追踪
+
+## Related Entities
+- [[swinford.net]]：研发实验室（R&D Labs）环境的对应 AD 域名
+- [[SMACKS]]：生产/SAS 环境的工单管理系统
+- [[Gruntwork Landing Zones]]：域名归属的基础架构框架
+- [[SRE Team]]：维护 AD 域名基础设施的团队
+
+## References
+- [[ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]]

wiki/entities/NetApp.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+title: "NetApp"
+type: entity
+tags: [Storage, Enterprise, AWS, Cloud-Storage]
+sources: [ctp-topic-46-netapps-on-aws]
+last_updated: 2026-04-14
+---
+
+## Overview
+
+NetApp（纳斯达克：NTAP）是全球领先的数据存储和混合云数据管理解决方案提供商，总部位于美国加州圣何塞。ONTAP 是其核心统一存储操作系统。
+
+## Core Products
+
+- **ONTAP**：统一的存储操作系统，支持 SMB、NFS、FC、FCOE、iSCSI 等多种存储协议
+- **Cloud Volume ONTAP (CVO)**：ONTAP 的 AWS 云版本，通过 EC2 实例运行
+- **FSX for NetApp ONTAP**：AWS 原生托管的 NetApp 服务（POC 阶段）
+- **Cloud Manager**：NetApp 云服务的集中管理平台
+
+## Storage Concepts
+
+- **Aggregate**：由多个磁盘组成的 RAID 组，构成基础存储池
+- **FlexVol**：托管在 Aggregate 之上的灵活数据容器
+- **Qtree**：卷的进一步细分，支持权限和配额管理
+- **LUN**：块级存储的逻辑表示，通过 FC 或 iSCSI 呈现
+- **LIF**：逻辑接口，承载 IP 地址用于管理和数据服务
+- **SVM**：存储虚拟机，支持多租户隔离
+
+## Key Capabilities
+
+- **Data Tiering**：活跃数据存 EBS，非活跃数据自动迁移到 S3
+- **SnapMirror**：块级跨集群数据复制
+- **Snapshot**：点-in-time 只读镜像，最小化空间消耗
+- **Encryption**：256-bit 加密，支持 AWS KMS 集成
+
+## AWS Deployment
+
+组织已在 15 个 AWS 区域部署约 **1.3 PB** 数据，使用 Cloud Manager 集中管理。存储后端使用 AWS EBS（GP3、GP2、IO1、IO2、ST1）。
+
+## Related Tools
+
+- **迁移工具**：SnapMirror、NetApp XCP、Cloud Sync、AWS DataSync、Silver Peak WAN Optimizer
+- **监控**：Cityscope、WebTool
+- **自动化**：Terraform（计划引入）
+
+## Aliases
+- NetApp, Inc.
+- NTAP

wiki/entities/Octane-Hub.md

@@ -0,0 +1,57 @@
+---
+title: "Octane Hub"
+type: entity
+tags: [aws, cloud-migration, docker, devops, ctp]
+last_updated: 2026-04-23
+---
+
+## Basic Info
+- **Role**: Software Factory 团队，Micro Focus 云转型计划一部分
+- **Leader**: Holger Rode（CTO，软件工厂团队负责人）
+- **Migration Project**: 将生产服务从 Bibling Lab 数据中心迁移到 AWS Landing Zone
+
+## Aliases
+- Octane Hub
+
+## Key Contributions
+主导 Docker 容器化工作负载的 AWS 云迁移实战项目：
+
+| Workload | Description | Migration Target |
+|----------|-------------|-----------------|
+| QuickSee | Web 应用程序 | Docker → AWS |
+| Release Manager | Web 应用程序 | Docker → AWS |
+| Patch Manager | Web 应用程序 | Docker → AWS |
+| 安全程序板 | 安全相关 Web 应用 | Docker → AWS |
+| 文件存储 | ~10TB 文件存储 | EBS（实时）+ EFS（备份）|
+| MSSQL 数据库 | 大型数据库服务器 | EBS → 计划迁移到 Postgres |
+
+## Cloud Migration Journey
+- **原环境**: Bibling Lab 物理数据中心（3 台物理服务器 + 多台虚拟机）
+- **触发因素**: Bibling 数据中心即将关闭
+- **POC 账户**: 5 月获得 AWS Landing Zone POC 账户访问权限
+- **生产账户**: 6 月获得 AWS Landing Zone 生产账户
+- **迁移策略**: 无缝过渡，紧密镜像现有设置，避免 Go Live 期间进行重大技术变更
+
+## Technology Stack
+- **容器化**: Docker
+- **镜像构建**: Packer
+- **基础设施即代码**: Terraform / TerraGrunt
+- **网络**: VPC Transit Gateway
+- **DNS**: Route 53
+- **存储**: EBS（数据库）、EFS（备份）、S3（成本优化目标）
+- **计划演进**: AWS ECS
+
+## Key Learnings
+- EFS 不适用于需要高性能数据库场景（数据库无法直接在 EFS 上运行）
+- IaC 从控制台脚本演进为 Packer + Terraform/TerraGrunt 是可重复、可审计的部署流程
+- 网络配置需要与网络团队协作，多次 PCS 请求解决网络问题
+- 标签系统管理 VPC 访问是关键的安全控制
+
+## Next Steps
+1. 改进 DR（灾难恢复）和高可用性
+2. 通过 S3 进行成本优化
+3. 从 MSSQL 迁移到 Postgres
+4. 可能迁移到 AWS ECS 服务
+
+## References
+- [[ctp-topic-14-octane-hub-on-aws-real-life-experience-moving-production-services-i]]

wiki/entities/SMACKS.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "SMACKS"
+type: entity
+sources: [ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]
+last_updated: 2026-04-14
+---
+
+## Overview
+SMACKS 是 Micro Focus 内部的工单/服务管理系统（Service Management System 的内部命名），用于处理生产环境和 SAS（Staging-And-Security）环境中的 Active Directory 相关请求，包括：新账号申请、密码重置、以及复杂的生产环境变更。
+
+## Usage Context
+- **适用环境**：Production 和 SAS 环境
+- **对比 R&D 环境**：R&D Labs 环境使用 [[MIM (Microsoft Identity Manager)]] 自助服务工具，生产/SAS 环境因安全合规要求必须通过正式工单流程处理
+- **典型操作**：AD 账号申请、权限变更、资源所有权转移、密码重置
+
+## Related Entities
+- [[Intsas.local]]：SMACKS 工单系统所服务的 AD 域名环境
+- [[Gruntwork]]：提供 Landing Zones 基础设施框架
+- [[MIM (Microsoft Identity Manager)]]：R&D 环境的对应自助服务工具
+
+## References
+- [[ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]]

wiki/entities/SRE-Team.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+---
+title: "SRE Team"
+type: entity
+tags: [SRE, DevOps, Automation, AWS, Tools]
+last_updated: 2026-04-14
+---
+
+## Overview
+
+SRE Team（Site Reliability Engineering 团队）是该组织中负责 AWS Landing Zone 运维自动化和工具开发的团队。在 CTP Topic 28 中，SRE 团队展示了其开发的 AWS Tag Validation Tool，展示了 SRE 实践中的自动化工具开发能力。
+
+## Responsibilities
+
+| 职责 | 说明 |
+|------|------|
+| 运维自动化 | 开发自动化工具减少人工重复操作 |
+| 工具开发 | 构建内部平台工具（如 Tag Validation Tool） |
+| 可靠性保障 | 确保 AWS 基础设施的高可用性和可观测性 |
+| 内部平台 | 维护 SRE Tools Repository 内部代码仓库 |
+
+## SRE Tools Repository
+
+SRE 团队维护的内部代码仓库（[[SRE-Tools-Repository]]），集中存放所有 SRE 自动化脚本和工具：
+
+- **Tag Validation Tool**：Python/Boto3 AWS 标签验证工具
+- 环境管理：Poetry
+- 配置管理：variables.yaml（每个账户独立配置）
+
+## Related Concepts
+
+- [[Tag-Validation-Tool]]：SRE 团队开发的标签验证工具
+- [[Variables-YAML]]：Tag Validation Tool 的配置文件
+- [[Boto3]]：SRE 工具使用的 AWS Python SDK
+- [[Poetry]]：SRE 工具的 Python 环境管理工具
+- [[AWS-Landing-Zone]]：SRE 团队服务的核心基础设施平台
+
+## Sources
+
+- [[ctp-topic-28-aws-tag-validation-tool]]

wiki/entities/Swinford.net.md

@@ -0,0 +1,23 @@
+---
+title: "Swinford.net"
+type: entity
+sources: [ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]
+last_updated: 2026-04-14
+---
+
+## Overview
+`swinford.net` 是 Gruntwork AWS Landing Zones 架构中专门分配给研发实验室（R&D Labs）环境的 Active Directory 域名。所有 R&D Labs 环境中的 Windows 和 Linux 实例均加入此域名。
+
+## Usage Context
+- **环境类型**：R&D Labs（研发实验室）
+- **管理方式**：支持 MIM（Microsoft Identity Manager）自助服务工具，安全组管理和权限申请由开发者自助完成
+- **特点**：相比生产环境，R&D 环境更注重开发者自助性和灵活性，而非严格的资源所有权归属
+
+## Related Entities
+- [[intsas.local]]：生产/SAS 环境的对应 AD 域名
+- [[Gruntwork Landing Zones]]：域名归属的基础架构框架
+- [[MIM (Microsoft Identity Manager)]]：R&D 环境的安全组自助管理工具
+- [[SRE Team]]：维护 AD 域名基础设施的团队
+
+## References
+- [[ctp-topic-17-active-directory-services-in-gruntwork-aws-lzs]]

wiki/entities/fireworks-tech-graph.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+title: "fireworks-tech-graph"
+type: entity
+tags: []
+sources: [fireworks-tech-graph]
+last_updated: 2026-04-18
+---
+
+## Aliases
+- fireworks-tech-graph
+
+## Description
+Claude Code Skill，将自然语言描述转化为精美 SVG 技术图，支持 7 种视觉风格和 14 种 UML 图类型，并可通过 `rsvg-convert` 导出高分辨率 PNG。
+
+## Type
+产品 / Claude Code Skill
+
+## Role
+技术图生成工具 — 为 AI Agent 提供快速生成专业级技术架构图、流程图、UML 图的能力，无需手动绘制
+
+## Key Properties
+- **GitHub**: github.com/yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph
+- **npm**: www.npmjs.com/package/@yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph
+- **安装方式**: `npx skills add yizhiyanhua-ai/fireworks-tech-graph`
+- **依赖**: librsvg（`rsvg-convert` 工具）
+- **输出格式**: SVG（可编辑）+ PNG（1920px 视网膜分辨率）
+- **风格数量**: 7 种视觉风格
+- **UML 图支持**: 14 种图类型
+
+## Relationships
+- [[fireworks-tech-graph]] uses [[rsvg-convert]] for PNG export
+- [[fireworks-tech-graph]] implements [[7种视觉风格系统]]
+- [[fireworks-tech-graph]] implements [[语义形状词汇表]]
+- [[fireworks-tech-graph]] implements [[语义箭头系统]]
+- [[fireworks-tech-graph]] supports [[14种UML图]]

wiki/entities/rsvg-convert.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+---
+title: "rsvg-convert"
+type: entity
+tags: []
+sources: [fireworks-tech-graph]
+last_updated: 2026-04-18
+---
+
+## Description
+librsvg 项目提供的命令行工具，用于将 SVG 文件渲染为高分辨率 PNG 图像。[[fireworks-tech-graph]] 使用它将生成的 SVG 技术图导出为 1920px 视网膜分辨率 PNG。
+
+## Type
+工具 / 命令行工具
+
+## Key Properties
+- **包名**: librsvg（macOS）、librsvg2-bin（Ubuntu/Debian）
+- **macOS 安装**: `brew install librsvg`
+- **Ubuntu/Debian 安装**: `sudo apt install librsvg2-bin`
+- **验证**: `rsvg-convert --version`
+
+## Role
+SVG → PNG 转换管道 — 将 AI 生成的 SVG 技术图批量渲染为可发布的 PNG 格式
+
+## Relationships
+- [[rsvg-convert]] is used_by [[fireworks-tech-graph]]