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基於Kubernetes 高可用集群的節點失效容錯研究 以HTTP Web服務為驗證案例

為了解決google流量異常2021的問題，作者羅時雨 這樣論述：

近年微服務架構、容器化技術普及、以Docker容器為標準化單位的軟體封裝，其快速佈署、彈性調整、跨平台運作特性，能讓業界更專注於創新和業務需求、可輕鬆管理底層基礎設施。隨著物聯網、大數據機器學習盛行，得跨主機平行處理大量資料，故當服務發生不可預期中斷時，得維持系統資源可用性與穩定性。隨著容器數量增長，Docker公司推出容器的管理平台Docker Swarm管理調度跨主機的容器，依據工作負載去調整其運作規模大小，當容器不可預期停止運作時，Docker Swarm叢集會自動產生新的容器，其確保容器服務高可用性。且在同時Google亦推出Kubernetes，故同時比較以Kubernetes 為

基礎的 Horizontal Pod Autoscaler，其會依據節點記憶體目標使用率，自動調整服務Pod個数，提升整體資源利用率。Kubernetes簡化應用程式的管理與佈署，但佈署後其集群內效能未被有效去評估與比較，本研究會針對集群內節點資源配置、參數設定，以Vertical-Pod-Autoscaler、Descheduler、Ingress Controller、Scheduling Framework做優化調整。並再與Docker Swarm 架構比較。驗證叢集中節點發生故障失效，優化整體叢集內Web服務Traffic Workload平均反應時間、最長反應時間、連線數成功率、成功

次數、失敗次數 數據結果。

在COVID-19期間外資發布個股評等變化對當沖交易投資人交易行為之分析

為了解決google流量異常2021的問題，作者楊芷妮 這樣論述：

近兩年隨著疫情不確定性所影響，台灣股票市場每天受到消息面上沖下洗，因此股市中出現許多散戶投資者的加入，也使得每日當沖佔比越來越高，但這些因消息面而加入股市的投資者是否能獲利呢？根據過去大多數研究消息皆以外資評等來做衡量，僅可發現整體為好、中立與壞消息的影響，若是這樣只能觀察到這三類消息對於股票市場的變化，因此本研究將這三類消息細分成六大類，分別探討各項評等變化對股票報酬率與交易量的影響，並加入當沖交易進行探討。本研究使用台灣50指數成分股作為研究對象，研究期間為2020年1月至2021年6月。運用事件研究法把外資發布評等變化作為事件依據，將計算異常報酬率與異常交易量率作為本研究的架構，另外，

再進一步利用多元迴歸分析法，檢查相關變數與外資評等是否會影響累積異常報酬率與（當沖）平均異常交易量率。研究結果顯示，在外資發布評等變化時，不論一般還是當沖投資者，除了考量財務與籌碼變數外，量價分析也是影響股票報酬與交易量的重點。