冷備援的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

圖解雲端技術的原理與商業應用

為了解決冷備援的問題，作者西村泰洋 這樣論述：

涵蓋觀念、技術與實作方法，提供網管與開發人員都需要的基礎知識  　　 　　雲端系統是資訊與通訊技術的技術，因此，「懂雲就懂IT」的說法並不誇張。本書以兩頁一個主題的方式進行，以圖文並茂的方式解說關於雲端的各種知識。您可以將本書從頭到尾看完，以獲得關於雲端的完整概念與知識，也可以直接翻閱自己感興趣的主題，馬上解決迫切需要處理的問題。    　　．可由「建構技術」、「運作技術」、「資安防護」等面向來理解！  　　．完整收錄有關現在、近未來、過去的IT運用內容與實例！  　　．確實吻合現場實際情況、場景的最新趨勢！  　　．精選解說商業人士必須具備的知識！  　　．了解AI、物聯網、大數據與RP

A之間的關係！    來自讀者的讚譽    　　「本書可以幫助你從商業運用的角度來理解雲端技術，內容編排良好，閱讀起來很輕鬆」  　　「推薦給工作上會接觸到雲端技術的人閱讀」  　　「接觸雲端時，會遇到一推陌生的名詞，這本書可以幫助你快速了解這些專有名詞」 

冷備援進入發燒排行的影片

包含多功能備援元件之複雜系統的預防維修模式建構與最佳化

為了解決冷備援的問題，作者林有洋 這樣論述：

備援元件(Standby Components)常見於複聯系統設計中，用來提升系統可靠度與系統可用度，以確保該系統的功能能夠正常運作並執行預定的任務。本論文針對一個複雜的複聯系統構型設計，系統同時包含冷備援(Cold Standby)與暖備援(Warm Standby)兩種不同型態的混合備援元件，考量系統中元件具多狀態退化特性且性能狀態可被連續監控的情境下，從元件觀點建構包含多功能備援元件之複雜系統的預防維修模式，以滿足實務上對系統性能的需求，並根據系統整體效能值區分系統為穩定、不穩定與非常不穩定等三個狀態，以提供實務操作之參考。求解過程引用隨機過程理論中，離散狀態之非齊次性連續時間的馬可夫

模式(Non-Homogeneous Continuous Time Markov Models, NHCTMMs)、非齊次性連續時間的馬可夫報酬模式(Non-Homogeneous Continuous Time Markov Reward Models, NHCTMRMs)與韋伯失效函數(Weibull Hazard Function)來評估系統可用度與總維修成本等相關指標。由於求解NHCTMMs與NHCTMRMs是一個相當複雜的問題，故引用邊界近似法(Bound Approximation Approach)，有效地求解所建構預防維修模式之NHCTMMs的離散多狀態瞬間機率分布(Inst

antaneous Probabilities Distribution)，並導入基因演算法(Genetic Algorithm, GA)中，最佳化所建構的預防維修模式，來決定系統中個別元件於每一個退化狀態的最適維修活動。最後以模擬案例，說明所建構的預防維修模式，經由執行相關重要參數的敏感度分析，驗證所建構方法的正確性與有效性。