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SOA architecture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
SOA architecture的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Zand, Matt,Wu, Xun,Morris, Mark Anthony寫的 Hands-On Smart Contract Development with Hyperledger Fabric V2: Building Enterprise Blockchain Applications 和顏春煌的 軟體工程理論與實務應用(第六版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自 和碁峰所出版 。
大葉大學 電機工程學系 陳雍宗所指導 林新雨的 最大比例合成機制於保護物聯私密之研究 （2021），提出SOA architecture關鍵因素是什麼，來自於物聯網、最大比例合成、信任管理、服務質量。
而第二篇論文大葉大學 電機工程學系 陳雍宗所指導 郭宗平的 基於區塊鏈整合的信任管理方案在物聯網系統之研究 （2021），提出因為有 應用層、區塊鏈(BC)、物聯網(IoT)系統、選擇合成(SC)、信任管理(TM)的重點而找出了 SOA architecture的解答。
Hands-On Smart Contract Development with Hyperledger Fabric V2: Building Enterprise Blockchain Applications
為了解決SOA architecture 的問題，作者Zand, Matt,Wu, Xun,Morris, Mark Anthony 這樣論述：
Matt is a serial entrepreneur and the founder of several successful tech startups such as DC Web Makers, Coding Bootcamps and High School Technology Services. He has written more than 100 technical articles and tutorials on blockchain development for Hyperledger, Ethereum and Corda R3 platforms. At
DC Web Makers, he leads a team of blockchain experts for consulting and deploying enterprise decentralized applications. As a chief architect, he has designed and developed blockchain courses and training programs for Coding Bootcamps. He has a master’s degree in business management from the Univers
ity of Maryland. Prior to blockchain development and consulting, he worked as senior web and mobile App developer and consultant, angel investor, business advisor for a few startup companies.Brian is a senior blockchain developer and consultant at DC Web Makers. He is a prolific writer on the subjec
t of blockchain. As one of the prominent voices in the blockchain community, he has written 7 books on blockchain covering popular blockchain technologies like Hyperledger and Ethereum from beginner to advance levels.He has 17+ years of extensive hands-on experience with blockchain-based enterprise
application design and development, big data, cloud computing, UI, and system infrastructure solutions. He has also successfully repurposed and integrated the blockchain-based applications into gaming, supply chain, as well as, asset device management industries. In addition to his strong background
in the blockchain space, he has served as the tech lead for multiple key technology initiatives at leading financial institutions including J.P. Morgan, Citigroup, and Bank of America.Mark is an autodidact, with 30 years experience. Mark founded and hosts the following monthly meetups: Austin Block
chain Technology (est. 7/15, 2,700+ members) & Hyperledger Austin (est. 7/16, 750+ members). One of Mark’s early startups won the FDIC RTC ＄50M contract for Document Imaging and Workflow Automation; Mark designed and led development of a healthcare application that was nominated by the State of Texa
s for Best Government to Business Application Architecture & Design into the States CIO Awards competition--it manages 5,700 long term care facilities; Mark was an Independent ＂hired gun＂ for IBM, Sun Microsystems, Big 6, Fortune 500, Federal and State Government clients for over 20+ years, and is a
n expert in Blockchain, AI, AR, IIoT, ecommerce, security, systems integration, microservices, cryptocurrency, enterprise software systems engineering, and re-engineering to Cloud (Azure & AWS), Internet and Intranet SOA technology, and Federated Partner integration and single-sign-on. Mark’s a worl
d thought leader and true visionary-- A sample of Mark’s past clients: LCRA, Epicor, IBM, Sun Microsystems, American Achievement Corp, InterContinental Hotels Group (IHG), Gap Inc., Sprint, FDIC, Texas Department of Human Services, Blue Cross Blue Shield Assoc., CSX Intermodal, American Airlines, Fe
derated Systems Group, Cap Gemini Inc., EDS Federal, COMCAST, Zions National Bank, Depository Trust & Clearing Corp., Federal Reserve Information Technology, Transarc (IBM)
最大比例合成機制於保護物聯私密之研究
為了解決SOA architecture 的問題，作者林新雨 這樣論述：
當今資通訊技術中，物聯網（internet of thing, IoT）仍然沒有全球性的政策和標準來處理應用程序的交互和開發，與物聯網應用層相關的大量安全問題變得非常緊迫。另一方面，解決安全演算法的發展，對於保護物聯網系統免受惡意攻擊非常重要。本文提出了一種融合分集機制，該機制採用了最大比例合成（Maximum ratio combining, MRC）方法以及信任管理（Trust management, TM）安全演算法。在最大比例合成階段，首先提取指定參數，然後將其與一個控制信息組合，之後按一個估計值進行加權。從MRC最大比例合成生成的融合信息被轉發到服務中心(Service cen
ter, SC)，以計算最終信任值。物聯網技術將提供何種程度的服務質量（Quality of service, QoS）取決於信任值，該信任值來自上一步所提出需求的判定結果。通過實際評估部署的實驗之仿真結果表明，將最大比例合成機制融合到TM程序中後，安全性具有更高的可靠性。即，所提出的融合分集機制在安全性方面更可靠。理論分析的準確性和所提出模型的有效性透過模擬結果得到了確證。此外，將最大比例合成方法與信任管理(TM)融合的機制可以提高效率並解決應用層的安全性問題。備選地，降低QoS等級，例如數據速率，請求者的分組容量是代價。
軟體工程理論與實務應用(第六版)
為了解決SOA architecture 的問題，作者顏春煌 這樣論述：
■ 最新第六版：Google軟體開發實務經驗、海勒姆定律(Hyrum’s law)、與資料科學相關的特徵工程(feature engineering)、程式碼審閱(code review)、連續性的整合(CI，continuous integration)、透過安全軟體系統開發週期(SSDLC)來確保資安，群聚外包(crowdsourcing)與技術負債(technical debt)等概念，同時介紹軟體重構(refactoring)在大數據(big data)的運用。 結合軟體工程的核心知識與實務應用，透過實例帶領讀者學會如何開發與管理軟體產品。內容包括：
．軟體工程的基本觀念：先釐清「程式」、「軟體系統」、「應用系統」、「軟體開發」與「軟體生命週期」等基本概念。 ．軟體工程的程序與方法：軟體系統的開發從開始規劃、分析、設計、製作、測試、上線使用到維護，分成好幾個階段，每一個階段有一些可以採用的方法與技術。 ．現代物件導向軟體工程：這是目前軟體開發最普遍採用的技術，很多開發工具與技術都運用了物件導向的概念。 ．安全軟體系統開發週期(SSDLC)：政府與一般企業開始要求在軟體開發時就採用的開發流程與方法，防止種下資安的漏洞。 ．軟體工程相關的技術：軟體再用、MDA(model-driven architecture)、反向工
程、設計模式、CMMI、軟體重構、新舊系統的轉換等。 ．軟體工程的新發展：Google的軟體開發實務經驗、軟體產品線、雲端運算、App、軟體安全、服務導向的架構(SOA，service-oriented architecture)與觀點導向(aspect-oriented)的開發技術等。 本書適用對象： ．做為軟體工程相關課程教科書，內容約對應到18週(54小時)的學期課程。 ．資訊專業人士：建立軟體工程方面的專業背景。 ．對於軟體開發有興趣的技術人員：探討了很多軟體開發方面的原理與策略，可以提昇專業能力與解決問題的技巧。 ．軟體產品的推廣人員：有軟體工程的背
景會更了解軟體的特性與用途。
基於區塊鏈整合的信任管理方案在物聯網系統之研究
為了解決SOA architecture 的問題，作者郭宗平 這樣論述：
本文提出了一種經由基於信任管理（TM, trust management）方案結合區塊鏈（BC, block chain）來實現物聯網（IoT, internet of thing）精確運行的機制。儘管在現實世界中已廣泛掌握了IoT的實現和應用，但目前存在很多解決可信賴性的問題。因此，與物聯網應用層相關的大量安全問題迫在眉睫。因此，對於解決安全算法的發展至關重要的是，避免物聯網系統遭受惡意攻擊。除此之外，還演示了通過提供有毒化學品的流程工作而實施的實際工作項目。在選擇性合成(selective combining, SC)階段，首先根據與信息估計加權的信任值提取的指定參數融合控制信息，然後
再從TM中提取指定參數，再從SC生成所擷取的融合信息轉發到區塊鏈BC，以計算最終訊息的信任值。物聯網技術將提供何種程度的熵(entropy)，稱為信息質量(quality of information, QoI)，取決於絕對的信任值，該信任值來自上述步驟。通過實際物理評估的實驗部署之仿真結果表明，將SC和BC方案融合到TM程序中後，具有更高的安全性與可靠性。此外，將SC與BC方法融合用於TM的機制可以提高IoT系統之效率，並解決物聯網上應用層的安全性問題。相對而言，此種演算法是會帶來某些不可預期的懲罰因素，諸如請求者分組容量以及IoT的性能數據速率之類的QoI程度之降低。最終，在部署中顯示了一
個真實世界的應用程序，該應用程序嵌入了BC，以提高IoT上TM方案的QoI效能。經由仿真結果得知，當未曾有SC與BC結合之前與之後，QoI大約的都低於0.5，當應用SC與B C結合之後，整個系統的QoI的效益可以比未曾加入SC與B C的效益提升，此項結果，證實了理論分析的準確性和所提出模型的有效性。