微服務架構的問題，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

從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書

為了解決微服務架構的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：

全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 　　Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 　　本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新

特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 　　本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 　　【適合讀者群】 　　本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 　　考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： 　　．資深IT從業者 　　．研發部門主管 　　．架構師

（語言不限） 　　．研發工程師（經驗不限） 　　．運行維護工程師（經驗不限） 　　．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） 　　．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 　　中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春

微服務架構進入發燒排行的影片

基於代碼差異之測試優先權排程方法

為了解決微服務架構的問題，作者鍾明諺 這樣論述：

隨著程式開發的規模日漸龐大，需要例行的測試方法來驗證每次修改後的程式完整性，而回歸測試即是屬於此種大量重複測試的類型，每次重複執行全部或是部分的相同測試，然而回歸測試的數量以及執行時間也會隨著程式規模成長，導致減緩後續修正以及持續開發的整合速度。故本篇論文以Robot Framework自動化測試工具在現有微服務架構上，提出一種基於程式差異程度以及測試案例間的優先權排程方法，從各個微服務與測試案例間建立關聯性，並產生個別的優先權值，循序從高優先權至低的順序執行，將測試執行時間最小化以及測試案例執行順序最佳化，確保在更短的時間內發現潛在的整合錯誤，以利後續開發人員修正程式碼以及加速開發與測試間

持續整合的速度。

最實用業界專案精選：用Spring Boot和Spring Cloud頂級開發

為了解決微服務架構的問題，作者姜橋 這樣論述：

業界精選十項大型專案 擁有基礎知識後，想更了解專案開發？ 如何進行微服務架構的轉型？ 透過本書，讓你快速提升專案獨立執行能力 　　隨著微服務概念的興起，如何快速實施微服務成了一個重要話題。在Java服務端領域，Spring Cloud微服務系統事實上已經成為整個Java後端架構的標準配備。如果你打算從事Java服務端開發，或你所在的公司正打算轉型微服務，那麼Spring Cloud是無論如何都躲不開的話題。 　　本書以專案實戰的形式來介紹Spring Cloud微服務系統。來自業界的真實案例，包括了建構Spring Cloud微服務所需的大部分內容，包括微服務專案架設、微服務閘道、熔斷

限流、分散式任務排程、自動化CI/CD建構、Kubernetes容器化部署、微服務監控系統、分散式鏈路追蹤等。 　　無論讀者是否接觸過微服務開發，只要具備一定的Java開發基礎，都能透過本書快速掌握實際場景中的微服務開發技巧，並快速提升專案的實戰經驗。 　　【適合讀者群】 　　‧希望快速提升專案經驗的Java初學者 　　‧正在轉型微服務架構的傳統專案的工程師 　　‧希望提升Spring Cloud微服務全端技術經驗的進階開發工程師 　　‧對特定系統設計感興趣的產品經理及研發人員 本書特色 　　每個專案實例分為功能概述、系統設計、實際步驟。 　　讓讀者有效率地熟悉特定系統，並應用在實戰環

境中。 　　本書內含十項專案： 　　．使用者系統 　　．SSO授權認證系統 　　．車輛電子圍欄系統 　　．電子錢包系統 　　．支付系統 　　．A/B測試系統 　　．分散式任務排程系統 　　．微服務DevOps發佈系統 　　．微服務度量指標監控系統 　　．微服務分散式鏈路追蹤系統

3.5層人工智慧邊緣運算物聯網閘道器及其在步態辨識和行人重識別的應用

為了解決微服務架構的問題，作者劉肇資 這樣論述：

隨著愈來愈多物聯網設備產生的影像資料和進階的影像辨識應用，各種軟體硬體架構不敷所需，還有隨之而來的隱私需求，傳統工業物聯網閘道器所提供的運算資源和架構已經無法符合需求。在跨攝影機的生物識別技術上，需要消耗大量的AI（Artificial Intelligence）運算資源，也有著針對不同應用和規模調整閘道器大小的需求，並且因為隱私和連線穩定性的問題無法連接到雲端。因此，我們需要一個新穎並且可以執行AI應用程式的IoT 閘道器設計。我們提出了3.5層式邊緣運算架構AIoT(AI Internet of Things）邊緣運算（Edge Computing）閘道器架構，這個架構利用了嵌入式硬體以

及微服務架構（Microservice）提供了彈性及可擴展AIoT服務，並且可以容納各種不同的AI硬體和軟體佈局,這是傳統工業物聯網閘道器所無法提供的。最後需要用跨攝影機的生物識別技術作為這個架構的應用驗證,我們選擇了在這個架構上同時執行步態辨識和行人重識別應用。測試結果顯示，我們的3.5層 AIoT EC Gateway，可以隨時調整硬體規模，支援不同的應用架構，也可以採用不同的軟體佈局或是接入異質硬體設備以提供AI加速服務，並且提供比高階AI加速器更好的能效。