歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站
cloud native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
cloud native的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Costa, Rui寫的 Programming Google Cloud: Building Cloud Native Applications with Gcp 和Holmes, Joel的 Continuous Delivery in Go都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Cloud Native技術打造微服務架構全通路業務平台助攻串連 ...也說明：精誠團隊加入協助後，採用公有雲平台，以Cloud Native (雲端原生應用程式)技術打造微服務中台架構，將現有ERP裡的定制化內容剝離出來並進行微服務化； ...
這兩本書分別來自 和所出版 。
明志科技大學 視覺傳達設計系碩士班 林金祥所指導 林永宏的 A Practice-based Research of Sound Design Producing in Videography （2021），提出cloud native關鍵因素是什麼，來自於。
而第二篇論文東海大學 資訊工程學系 楊朝棟所指導 張翔淨的 使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例 （2021），提出因為有 智慧製造、預知保養、雲端服務、數據處理、機器學習、ETL、PySpark的重點而找出了 cloud native的解答。
最後網站落實Cloud Native Security 4C架構安心推進雲端創新旅程則補充：趨勢科技建議藉由「4C架構」，包含Cloud、Cluster、Container、Code，理解 ... 為此趨勢科技於日前舉辦「雲端資安風險與Cloud Native Security 4C的 ...
Programming Google Cloud: Building Cloud Native Applications with Gcp
為了解決cloud native 的問題，作者Costa, Rui 這樣論述：
Companies looking to move enterprise applications to the cloud are busy weighing several options, such as the use of containers, machine learning, and serverless computing. There’s a better way. Instead of helping you fit your use case to individual technologies, this practical guide explains how
to use these technologies to fit your use case. Author Rui Costa, a learning consultant with Google, demonstrates this approach by showing you how to run your application on Google Cloud. Each chapter is dedicated to an area of technology that you need to address when planning and deploying your a
pplication. This book starts by presenting a detailed fictional use case, followed by chapters that focus on the building blocks necessary to deploy a secure enterprise application successfully. Build serverless applications with Google Cloud Functions Explore use cases for deploying a real-time mes
saging service Deploy applications to Google Kubernetes Engine (GKE) Build multiregional GKE clusters Integrate continuous integration and continuous delivery with your application Incorporate Google Cloud APIs, including speech-to-text and data loss prevention Enrich data with Google Cloud Dataflow
Secure your application with Google Cloud Identity-Aware Proxy Explore BigQuery and visualization with Looker and BigQuery SDKs
cloud native進入發燒排行的影片
Illustrator, InDesign, Lightroom Classic รองรับ Mac ชิป M1 แบบ Native แล้ว ซึ่ง Adobe เผยว่าแอปใน Creative Cloud สำหรับ Mac ชิป M1 เร็วขึ้นกว่าเดิมเฉลี่ย 80% เมื่อเทียบกับแอปสำหรับ Mac ชิป Intel
? สำหรับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในแอปสำหรับ Mac ชิป M1 มีดังนี้
- Illustrator : ประสิทธิภาพสูงขึ้น 65%, เปิดแอป สร้างเอกสารเร็วขึ้น 4 เท่า, การเลื่อนการใช้งาน แก้ไข Vector ซับซ้อน ประสิทธิภาพสูงขึ้น 390%, เปิดไฟล์ สร้างไฟล์ ที่มี่ artboard ซับซ้อน 31 งาน เร็วขึ้น 119%
- InDesign : ประสิทธิภาพสูงขึ้น 59%, เปิดไฟล์งานที่กราฟิกหนัก ๆ เร็วขึ้น 185%, การเลื่อนการใช้งาน หน้าที่มีข้อความหนัก ๆ เช่น มี 100 หน้า เร็วขึ้น 78%
- Lightroom Classic : ประสิทธิภาพการใช้งานสูงขึ้น 2 เท่า ในการเปิดแอป import, export, จัดการรูปภาพใน loupe view, ฟีเจอร์ Super Resolution เร็วกว่าเดิม 3 เท่า, ปรับแต่งหลายภาพพร้อมกันเร็วขึ้น 4 เท่า
Lightroom Classic อัปเดตได้แล้วส่วน Illustrator และ InDesign คาดว่าจะปล่อยให้อัปเดตเร็ว ๆ นี้
อ่านเพิ่มเติมที่ https://www.iphonemod.net/illustrator-indesign-lightroom-classic-support-native-mac-m1.html
#M1 #Adobe #Illustrator #InDesign #iMoD
A Practice-based Research of Sound Design Producing in Videography
為了解決cloud native 的問題，作者林永宏 這樣論述：
Making a good video needs to consider of many aspects such as story, image composition, lighting, sounds and music. In this study, the researcher demonstrated the process of making background music with an animation of Indonesia urban legend, Malin Kundang, a documentary video of Indonesian Muslim
lives in Taiwan, and commercial film of Ming Chi University of Technology by using the Creative Problem-Solving model which have 3 stages understand the problem, finding the ideas and planning for action. The results of this study provided a background music of the videos that enhance emotional feel
ing sync in with video images, documentation the process of making music and data collection from the audience and the musician experts, both feedbacks have a positive response that the music background was successfully enhanced the emotional feeling between the visual and audio itself and created a
conclusion of music element contained the ethnical element, flow of the music and the instrument choices. As the personal learning experiences from the researcher, a basic of knowledge music theory, understanding the context of the video and exploration of various instrument helps the student who a
re also interested to self-learning digital music.
Continuous Delivery in Go
為了解決cloud native 的問題，作者Holmes, Joel 這樣論述：
Joel Holmes is a software developer focused on building cloud native applications. He has worked at several start-ups helping architect, design, and develop new products and services to help those companies develop and grow. Along the way, he was able to help establish tools and processes that helpe
d development and increase quality. Joel is an Open Source contributor, including to DevOps projects that are written in Go such as VMWare’s Carvel-vendir.
使用 Azure 實現預知保養系統架構-以 TFT-LCD 廠為 例
為了解決cloud native 的問題，作者張翔淨 這樣論述：
以往設備維護的方式是設備壞了才修，以此降低維護成本，又或是計畫性維修，維修人員依照過往經驗，到了機器運行的一定次數或是時間來定期更換，但這樣的方式無法考量到環境及不同元件造成的差異，仍會造成設備損壞，而非預期的停機，讓不管是產能還是維修等費用都大大的損失。工業 4.0 的興起帶起全球邁向智慧製造，製造業結合物聯網、大數據及 AI 等技術，讓現在設備維護的工作可以透過收集機器的電流、溫度及其他機台參數資訊，進一步進行數據分析來做到機台的預知保養，提早進行機台保養、維修，避免非預期的停機，影響產線運行。本論文將以 TFT-LCD 面板零組件製造業作為實驗場域，實作透過 Azure 雲端服務平台來
建置 TFT-LCD 機台預知保養系統，透過皮爾森相關性等分析，找到適合本實驗場域使用的參數，利用 PySpark 提高資料處理的速度，並利用分區方式優化資料表，Operator Cost、I/O Cost 和 CPU Cost 分別提升了 98.77%、98.78% 和 98.74%，且在面對不同機台數據會有差異的情況下，每一個機台建置一個隨機森林模型來進行數據的分析，模型準確率為 0.99，且將模型部屬至 Azure Kubernetes 來進行即時的評分，最後也將數據以及模型分析結果視覺化，讓工廠的維修人員能夠透過數據以及分析結果來調整製程參數、提早了解機台健康狀況，達到預知保養的工作。