容器化技術的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

全自動化智慧系統運行維護：善用Ansible + Kubernetes

為了解決容器化技術的問題，作者吳文豪,孫靖翀 這樣論述：

如果你還在用SSH、RDP管理主機， 如果你還在煩惱Dev、Staging和Product的同步， 本書會讓看到一個全新的世界， 單人管理萬台主機不再是神話！ 　　☆應用分散式化 　　隨著2014年10月7日Pivotal發佈第一個Spring Cloud的版本1.0.0.M1以來，憑藉產品的便利性、良好的生態，Spring Cloud迅速成為微服系統中最具代表性的開發框架，廣大開發者在享受微服務開發所帶來的便利同時，以前維護一個Tomcat的事情，現在起碼都是10個微服務起步，這也給應用的運行維護引入了更大的複雜性。 　　★Kubernetes成為應用運行的標準平台 　　同樣是在20

14年，Google將內部Borg系統第一次以開放原始碼的方式發佈於GitHub之上，並將Microsoft、Red Hat、IBM、Docker引入Kubernetes社區。某種程度上，Kubernetes重新定義了作業系統，應用透過Kubernetes定義的抽象層，能夠享受傳統架構下難以實現的自動資源排程、自動修復、水平伸縮容等能力，並提升了應用發佈的品質，這是當年傳統運行維護難以想像的，但是如何用好相關的能力，對運行維護工程師來說也是一個新的挑戰。 　　☆傳統監控升級提高了可觀察性 　　幾年前，我們手中的監控武器除了Zabbix，還有一個不太成熟的ELK，而現在，我們擁有Prometh

eus、ELK Stack、SkyWalking、Zipkin、Grafana等一系列工具。而且，我們已經看到了OpenTelemetry嘗試從規範層面完成Metric、Log、Trace的大一統，困擾傳統運行維護多年、多種運行維護資料難以連結的問題，即將得到解決。 　　★AI從“陽春白雪”變得觸手可及 　　大部分的情況下，常見的AI技術針對的領域是視覺辨識、NLP等，如何將AI 技術應用到運行維護領域，還是一個非常值得探索的問題。看到了文豪新書的初稿，感覺本書來的正是時候，極佳地表現了這幾年運行維護的基礎架構的技術發展，同時具備很強的動手指導性，能夠幫助讀者在實踐的過程中，對相關的技術加深

瞭解，為更深入地鑽研相關技術打下基礎。 本書特色 　　．介紹自動化運維和智慧化運維的常用技術 　　．讓讀者能夠基於主流的容器化技術搭建自己的運維實驗環境 　　．幫助讀者快速完成Docker與Kubernetes的入門 　　．迅速掌握容器化技術中常用的技術點 　　．提升讀者在容器化技術方面的能力 　　．詳細介紹了自動化運維利器Ansible的使用方法 　　．幫助讀者快速掌握AIOps的關鍵工具與技術  

容器化技術進入發燒排行的影片

藉由文字探勘從線上評論分析網路分享行為-以產後護理之家為例

為了解決容器化技術的問題，作者詹湘琪 這樣論述：

華人文化相當重視產後媽媽坐月子的文化，在台灣，新生兒的父母於孩子出生後首要面對問題就是「坐月子」。並且，廣大的消費者透過網路蒐集資訊，更利用網路社群的討論區，透過瀏覽、發文與討論，蒐集相關主題的討論內容做為購買決策之依據。本研究應用網路爬蟲分析技術結合文字探勘，透過討論區的資訊分享趨勢，分析斷詞出現頻率，探究產後媽媽選擇坐月子機構的重要購買決策資訊。茲關注當前學術界缺少坐月子機構業者網站的資訊揭露領域進行調查，補足學術界缺少文獻對於社群網站討論訊息與業者網站揭露訊息之間的訊息項目比較與分析，並且，檢視現有坐月子機構的網站，探討業者網頁所公布的資訊與其設計內容。本研究以Babyhome網站討論

區之懷孕主題下的坐月子為擷取區域，利用Python工具進行資料收集，擷取時間範圍為2006年1月3日至2021年12月29日，共擷取2,163篇文章。本研究驗證能應用整合網路爬蟲與文字探勘之技術於掌握網路討論區的發文訊息，研究結果顯示：月子餐以「比較」關鍵詞為最常出現之詞彙。參觀以「房間」關鍵詞為最常出現之詞彙。心得分享以「寶寶」關鍵詞為最常出現之詞彙。費用、價格、價錢以「參觀」關鍵詞為最常出現之詞彙。寶寶以「護士」關鍵詞為最常出現之詞彙。本研究對比網路訊息分享的關鍵詞以及業者網站資訊揭露項目，結果顯示：網路資訊分享頻率較高之關鍵詞中，坐月子機構全數於網站皆公布的房型介紹、房型環境圖片、嬰兒室

環境介紹，並且全數提供線上預約參觀。但是以價格資訊、參觀資訊的揭露最少。然而多數坐月子中心的價格不透明、參觀資訊揭露也最少，消費者可以透過參觀時詢問。此外，價格資訊、優惠資訊與月子餐試吃是普遍網路發文者討論的項目，應鼓勵業者提供充足的資訊滿足消費者的資訊需求。

跟著 Docker 隊長，修練 22 天就精通：搭配20小時作者線上教學，無縫接軌 Microservices、Cloud-native、Serverless、DevOps 開發架構

為了解決容器化技術的問題，作者EltonStoneman 這樣論述：

　　容器化虛擬技術早已成為工程師必備的技能，無論專案開發的規模大小、採用哪個作業系統、整合了多少技術，清一色都會採用Docker作為開發工具，不管是開發人員、維運人員，Docker都是業界必備的謀生工具。雖然 Docker 的常用命令不到 20 個（全部也不過50幾個），小編知道很多前輩會說網路上的參考手冊和範例看一看就夠了，只是單純要把應用程式打包成容器或許如此（本書前四章就講完了），不過Docker早已發展成完整的生態系統，只懂得命令絕對不夠（後面還有十八章）。   　　作者 Elton Stoneman 是經驗豐富的 Docker Captain（Docker 隊長，全球僅 50 多

位的官方種子講師），堪稱是最知名的容器化技術傳教士之一。本書不是坊間常見的命令參考手冊，而是作者在工作上應用容器技術的經驗大全，從最基本 Linux、Windows、Mac 等不同平台的操作差異，到實務上如何融入 Misroservice、Serverless 等開發架構，如何搭配 CI/CD pipeline 滿足 DevOps，或是多容器的管理和負載平衡、應用程式的監控與指標、不停機更新…等，這些工作上一定會遇到的情境，一般課程、教材都不會提，網路資訊也很零碎，只有跟著 Docker 隊長的腳步，精通容器部署、管理與維運，才能無縫接軌手上任何開發專案。   　　業界工程師一定要會！ 　　容

器部署、管理與維運工具完全整合，包括 Swarm、Kubernetes、Jenkins、Gogs、GitHub、Prometheus、Grafana、ElasticSearch、Fluentd、Kibana、Anchore、Redis、Nginx、Traefik…。   　　下班、午休偷偷學，22 天讓你實力開外掛 　　本書適用於任何背景的讀者，不管是開發人員、維運人員，或是您習慣 Mac、Linux和Windows系統，都可以輕鬆學習。各章設計了豐富範例和課後練習題增加實務經驗，每一章節主題明確，並會相互參照、補充，值得您每天犧牲1~2小時的午休或下班時間，只要 22 天就可以精通 Dock

er。   　　搭配專屬線上學習資源 　　本書包含了許多Dockerfile和應用程式範例，可以從作者GitHub和旗標網站上下載取得完整範例檔案和程式碼。作者也特地為本書錄製長達 20 小時的線上教學影片，強烈建議您搭配本書進行學習，相輔相成、效果加倍。reurl.cc/7rOZNd    本書特色   　　● 建構Docker映像檔和容器管理 　　● data volumes、虛擬網路、安全性配置 　　● 使用Docker Compose 串聯、配置多容器應用程式 　　● 使用 Docker Swarm調度、管理、部署分散式應用程式 　　● 建構CI/CD的工作流程 　　● 優化Docke

r image的大小、速度和安全性 　　● 啟用狀態檢查、相依性檢查讓應用程式自我修復錯誤 　　● 整合 Prometheus、Grafana，打造容器監控指標儀表板 　　● 協同Jenkins 打造自動化CI/CD Pipeline 　　● 自動發佈更新、降版還原、自動化修復，打造不停機運作 　　● 透過反向代理、訊息佇列來達成非同步溝通 　　● 整合Elasticsearch、Fluentd、Kibana建構應用程式的日誌模型 　　● 使用線上 Play with Docker 環境模擬多容器的叢集架構 　　● 本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加

理解內容。 　　● 搭配豐富學習資源： 　　→實務案例從做中學，GitHub 範例檔案同步更新 　　→各章節設計有【課後練習】，有效累積實務經驗 　　→搭配20小時專屬線上教學，效果加倍：reurl.cc/7rOZNd 　　→範例 + 旗標 Bonus：www.flag.com.tw/bk/st/F1126

基於Kubernetes 高可用集群的節點失效容錯研究 以HTTP Web服務為驗證案例

為了解決容器化技術的問題，作者羅時雨 這樣論述：

近年微服務架構、容器化技術普及、以Docker容器為標準化單位的軟體封裝，其快速佈署、彈性調整、跨平台運作特性，能讓業界更專注於創新和業務需求、可輕鬆管理底層基礎設施。隨著物聯網、大數據機器學習盛行，得跨主機平行處理大量資料，故當服務發生不可預期中斷時，得維持系統資源可用性與穩定性。隨著容器數量增長，Docker公司推出容器的管理平台Docker Swarm管理調度跨主機的容器，依據工作負載去調整其運作規模大小，當容器不可預期停止運作時，Docker Swarm叢集會自動產生新的容器，其確保容器服務高可用性。且在同時Google亦推出Kubernetes，故同時比較以Kubernetes 為

基礎的 Horizontal Pod Autoscaler，其會依據節點記憶體目標使用率，自動調整服務Pod個数，提升整體資源利用率。Kubernetes簡化應用程式的管理與佈署，但佈署後其集群內效能未被有效去評估與比較，本研究會針對集群內節點資源配置、參數設定，以Vertical-Pod-Autoscaler、Descheduler、Ingress Controller、Scheduling Framework做優化調整。並再與Docker Swarm 架構比較。驗證叢集中節點發生故障失效，優化整體叢集內Web服務Traffic Workload平均反應時間、最長反應時間、連線數成功率、成功

次數、失敗次數 數據結果。