容器container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

Azure DevOps顧問實戰

為了解決容器container的問題，作者董大偉 這樣論述：

　　敏捷開發、Scrum、Azure DevOps專業顧問講師第一手經驗分享 　　敏捷開發與DevOps技術這幾年在台灣飛快的發展，從過去只有少數人關注，到如今百家齊放。現在，不管你的專案規模大小、團隊人數、只要你在開發軟體，就一定、必須、絕對…會使用到DevOps工具，當然也應該採用敏捷開發相關的思維與技術。 　　幫助你更加得心應手地應用Azure DevOps 　　本書將與讀者分享第一手的Azure DevOps的顧問實戰經驗，協助讀者在面對未來的軟體開發專案與維運時，更加地得心應手。好的軟體開發與優質的專案管理是有其方法的，正確的觀念、心態、再加上好的工具、技巧，將會讓你和你的團隊

更少加班、更多產出、當然日子也能過得更加快樂。 　　．為何現代企業必須實踐DevOps？它能帶來什麼價值？ 　　．何種Branch策略最適合高強度的CI/CD？ 　　．什麼是 PR-CI（PR Pipeline）？如何具體實現？ 　　．如何透過CI Pipeline進行程式碼品質檢查、套件安全性檢查、自動化測試、單元測試？ 　　．如何設計支援容器（Container）發佈的pipeline？ 　　．如何設計支援NuGet Publish套件發佈的pipeline？ 　　．如何實踐「藍綠部署」、「金絲雀部署」等現代化佈署需求？ 　　．Feature Toggle為何重要？該如何使用？ 　　．如

何從需求開始，串聯到每次的程式碼異動、佈署、上版，讓一切有跡可循？ 　　．如何讓Code Reivew自動發生？ 　　．如何透過Release Gate或手動簽核，讓上版更有確據？ 　　．如何透過Test Plans讓測試更有效率、更有依據？ 專家推薦 　　「本書將導入過程中所需的知識及技能做系統性的拆解，從觀念講解與建立到實作，逐步帶領讀者上手Azure DevOps，並分享第一手的軟體開發實務經驗」--吳典璋（Dann Wu）, Build School創辦人暨執行長 　　「本書充分說明企業可以如何運用Azure DevOps的服務，完成所有在DevOps需要的自動化資訊工程。同時也

可以透過Azure DevOps的看板管理，管理團隊專案並用敏捷開發方式，衝刺每一項需求，提升整體團隊動能。」--郭家齊, 金士頓科技資深IT經理／微軟技術社群區域總監／微軟最有價值專家（MVP）

容器container進入發燒排行的影片

5G邊緣運算系統之物聯網應用服務

為了解決容器container的問題，作者蕭誌成 這樣論述：

為滿足日益增長的移動資料流量需求，滿足智慧城市、醫療保健和增強/虛擬現實 (AR/VR) 等新興物聯網 (IoT) 應用的嚴苛要求。第五代行動通訊(5G)網路技術已被提出來連接更多用戶，並達成更好的覆蓋範圍、頻寬、可靠性與低延遲的服務需求，來提供更快速智慧化的通訊服務。本文主要探討5G核心網路多接取邊緣計算(MEC)將流量卸載到邊緣端以降低用戶的端到端的延遲。目前的物聯網技術並沒有充分利用到5G系統的MEC和網路切片技術來減少延遲與提供流量優先權的服務，因此一個利用5G系統的邊緣運算技術來實現高效率的物聯網整合架構有急切的需求。我們研究總共分為三個階段，在第一階段，我們使用Openstack

Tacker作為網路功能虛擬化編排器(NFVO)，提供5G核心網路建立網路切片的系統；在第二階段，我們在邊緣端以Docker Container 方式佈署MQTT Broker服務與ONOS Controller，利用SDN技術保障邊緣端服務的QoS與網路的隔離性；在第三階段，我們利用5G User Equipment(UE)模擬器開源軟體UERANSIM，作為我們生成5G資料的模擬器；並且探討本論文所提出的架構延遲與Throughput的效能作為我們的實驗成果。

物聯網ABC

為了解決容器container的問題，作者吳瑞北,賴怡吉,廖書漢,李健榮 這樣論述：

　　《物聯網ABC》一書以臺大電機系「物聯網導論」課程與實作教材為基礎，同時結合人工智慧（AI）、大數據（Big Data）及雲端運算（Cloud Computing）等資通訊技術，歷經三年試教與反覆修正後編撰而成。 　　本書參照「網宇實體系統」（Cyber-Physical System，簡稱CPS）架構，涵蓋其中的感測控制（Connected Things）、網路傳輸（Conversion）、虛實統合（Cyber）及辨識認知（Cognition）等四大層次，並從計算機（Computing）、通訊（Communication）與控制（Control）3C基礎入門。全書配

合學期課程共11章，逐步引導學習者進入感測與控制物件、通訊協定與閘道、雲端運算平台及智能服務等各重大研究議題，最後搭配期末專題實作範例，以強化實作學習經驗與延伸應用能力。 本書特色 　　1. 從技術理論基礎入門，以步驟搭配圖表方式，帶領學習者逐步掌握資網通技術應用重點。 　　2. 各章學習重點與實作技巧連貫，充分讓學習者反覆操作體驗，循序漸進踏入跨技術應用領域。 　　3. 提供學習者課程專屬網站，隨時更新各章練習範例檔案及學習筆記。cc.ee.ntu.edu.tw/~rbwu//pages/course.html#IoT_Intro

Kubeflow分散式機器學習之研究

為了解決容器container的問題，作者林威嶔 這樣論述：

機器學習隨著準確度提高，模型深度會越來越深，輸入的數據量也會越來越大，計算量將會大到無法以一台電腦完成計算，因此需要多台電腦進行聯機運算，實現分散式機器學習。Kubernetes自動部屬容器管理軟體則可以將多臺電腦整合為一個集群，而在Kubernetes基礎上開發出的Kubeflow可以以圖形化的介面來進行管理，內部整合Jupyter Notebook、TensorFlow等多種機器學習相關套件。本研究將會以Kubernetes與Kubeflow所搭建的集群為基本環境，容器方面將會使用Docker虛擬容器，並透過Jupyter Notebook以TensorFlow撰寫分散式訓練。研究集群中

以不同速率處理資料的設備能否有效配合，比較在保有相同準確率下，因設備運算速度的差異對整體運算時間所帶來的影響，分析不同設備彼此搭配的有效程度。未來的研究目標是研究出如何提高不同設備彼此搭配的有效程度。最終本論文發現在達到相同準確度下若想縮減訓練時間，異步訓練是優於同步訓練的，且異步訓練若想完成縮減訓練時間的工作，最多只能接受訓練機器之間有近三倍的效能差異。