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分散式系統的問題，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
分散式系統的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦張書寧寫的 PB硬碟時代必備技法：精解檔案系統技術及應用 和JamesUrquhart的 流程架構｜整合串流與事件驅動的未來都 可以從中找到所需的評價。
另外網站你真的了解分散式系統到底是什麼嗎？ - GetIt01也說明：在學習分散式之前，先了解一下與之相對應的集中式系統是什麼樣的。 集中式系統用一句話概括就是：一個主機帶多個終端。終端 ...
這兩本書分別來自深智數位 和歐萊禮所出版 。
國立臺灣科技大學 電子工程系 吳晋賢所指導 陳亮廷的 一種針對多資料流之公平性與多個NVMe固態硬碟之負載平衡的狀態感知方法 （2021），提出分散式系統關鍵因素是什麼，來自於非揮發性記憶體主機控制器介面規範、固態硬碟、公平性、負載平衡、多資料流、多個固態硬碟。
而第二篇論文國防大學 網路安全碩士班 蔡宗憲所指導 胡尚忠的 基於多任務深度學習之具ONVIF安全監控系統架構設計 （2021），提出因為有 智慧型監控系統、多任務深度學習、開放式網路視訊介面論壇(ONVIF)的重點而找出了 分散式系統的解答。
最後網站分散式系統 - 中文百科知識則補充：分散式系統 （）是建立在網路之上的軟體系統。正是因為軟體的特性，所以分散式系統具有高度的內聚性和透明性。因此，網路和分散式系統之間的區別更多的在於高層 ...
PB硬碟時代必備技法：精解檔案系統技術及應用
為了解決分散式系統 的問題，作者張書寧 這樣論述：
☆★☆★【檔案系統技術精解！】★☆★☆ 了解所有檔案原理，技術內幕一網打盡！ 檔案系統可以說是電腦軟體系統中最複雜的子系統，也是作業系統的基石，了解其中原理及應用可以幫助使用者解決各種類型的問題。檔案系統的實現與運算資源管理、記憶體資源管理、網路資源管理相互作用，了解這些充滿歷史的故事和智慧的技術方案不但實用，在深入學習電腦各種知識如AI、大數據時，心中更有底，知道考慮的重點是什麼。在網際網路與自媒體時代，知識的獲取變得容易和便捷，資訊的產生、多樣性和品質、獲得呈爆炸性增長。當今個人電腦的硬碟即將進入PB時代，雲端儲存更早就突破這個數字了。本書讓你有機會重新複習各大作業系統的檔案系統
，不管是Linux、MacOS或是Windows，一窺我們眼中已具體化的資料，是如何用0/1方式儲存在磁單位或電子單位中，而最新一代的網路檔案系統NFS、SMB，甚至更進一步的分散式雲端檔案系統GFS、CephFS、GlusterFS，甚至是Amazon S3系統，都收納至本書中，從本機到雲端，從雲端到分散，一覽無遺。 本書看點 ✪檔案系統的概念、原理和基本使用 ✪本地檔案系統的關鍵技術、原理介紹 ✪傳統網路檔案系統介紹 ✪分散式網路檔案系統介紹 ✪NFS及SMB ✪CephFS和GlusterFS ✪Amazon S3
分散式系統進入發燒排行的影片
上網已經是現代人日常生活的一部分了，但你有想過當你造訪一個網站的時候，網站背後究竟發生了什麼事嗎？事實上在毫秒之間發生的系統運作可能超乎你想像，這也是矽谷科技業的經典面試問題之一喔！雖然沒有標準答案，但這個問題還是可以分成三個大方向做分析：
1. DNS 網域名稱系統解析網址
2. 與伺服器建立連線
3. 伺服器回傳資料
今天就和我們一起深入淺出聊聊那些網站運作的幕後花絮吧！
一種針對多資料流之公平性與多個NVMe固態硬碟之負載平衡的狀態感知方法
為了解決分散式系統 的問題，作者陳亮廷 這樣論述：
現今，固態硬碟（SSD）與傳統硬碟（HDD）相比，憑藉其體積小、功耗低、抗震、靜音、存取速度快、非易失性等顯著優勢，成為存儲設備的最佳選擇。越來越多的場景採用多SSD架構來提升性能和擴展存儲容量，例如雲服務、資料中心、分散式系統和虛擬化環境。當多個用戶（資料流）同時競爭多個共享的SSD時，如果多SSD架構缺乏多個用戶之間的公平策略，那麼佔用資源較多的用戶可能會影響其他用戶。同時，如果多SSD架構缺乏多個共享SSD之間的負載平衡策略，某些特定SSD可能會收到過多的I/O請求，從而降低性能並縮短使用壽命。因此，我們提出一種有趣的狀態感知方法來考慮多資料流之公平性與多個NVMe固態硬碟之負載平衡。
實驗結果表明，與其他方法相比，本文提出的方法平均提高了1.2x~1.4x的公平性和1.2x~2.6x的負載平衡。
流程架構｜整合串流與事件驅動的未來
為了解決分散式系統 的問題，作者JamesUrquhart 這樣論述：
「James對流程架構這個新興領域下了傑出的定義，他總結當前的技術及運用新穎的框架，清晰闡述此技術在未來十年的發展。對於有興趣管理資料串流和事件的人來說，這些都是重要的觀念。」 —Paul Butterworth Chief Technology Officer, Vantiq, Inc. 現今的軟體開發正擁抱事件及資料串流，不僅優化了技術互動的方式，也優化企業整合方式以滿足客戶需求。流程是由模式及標準組成，這些模式和標準決定哪些活動及相關資料在Internet間交流。 本書探討演變過程的關鍵意涵：當事件及資料串流幫助您發掘新的活動來源，以增強現有業
務或是開拓新市場時，會帶來甚麼改變？哪些技術和架構模式能幫助您的公司掌握流程所帶來的機遇？VMware全球首席技術官James Urquhart指導企業架構師、軟體開發人員以及產品經理來完成此過程。 ‧瞭解企業、政府和其他機構透過事件及資料串流進行整合時，動態流程帶來的好處 ‧透過視覺化的Wardley Mapping及承諾理論來認識流程整合的價值鏈 ‧瞭解當今事件驅動系統市場背後的基本概念 ‧學習當今的整合模式，將如何影響未來的即時事件流程 ‧探索為何企業應該架設並建構軟體，並於未來充分運用流程
基於多任務深度學習之具ONVIF安全監控系統架構設計
為了解決分散式系統 的問題，作者胡尚忠 這樣論述：
智慧視訊監控系統(Intelligent Video Surveillance System)已成為現代化營區安全不可或缺的基礎設施，對於監控系統平台設計而言，應具有效且穩定網路傳輸、支援多影像來源及傳輸視訊影像具一定品質可供影像管理分析，以降低因傳輸過程受到網路環境、影像擷取方式等不確定因素影響。在現今諸多視訊監控網路系統研究中，其架構主要為網路遠端影像監控之分散式系統架構，普遍未考量系統各層資安防護架構之擴充性與未能採設備統一介面規範，另伴隨深度學習技術的發展，受限於深度學習模型演算成本過高與推論預測時間過長，大多局限於單一功能，尚未兼具多任務(Multiple Tasks)，故本研究提
出一個可支援基於深度學習之多任務具ONVIF Profile協議智慧視訊監控系統的網路串流架構並提出適性串流演算法，除可防範攝影機被駭或網路攻擊所造成之突破口並有效將多個深度學習網路模型整合，且能有效降低多個深度學習任務運算之延遲時間。本研究利用多個不同解析度影像經過3種深度學習(目標辨識，人員再辨識以及文字生成)，透過所提出的適性串流演算法結合Kafka架構，來進行實驗驗證，實驗場景區分成對照與實驗組兩種模式探討多任務深度學習模型所導致高延遲成本，實驗數據顯示實驗組結果可較對照組，降低約25%的頻寬延遲，確實可以有效降低網路串流影片的延遲性(Latency)。關鍵詞：智慧型監控系統，多任務深
度學習，開放式網路視訊介面論壇(ONVIF)