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南臺科技大學 機械工程系 劉瑞弘所指導 呂育盛的 風場維護管理系統開發 （2020），提出mongodb費用關鍵因素是什麼，來自於風場運維、電腦化維護管理系統、前端網頁開發、OPC UA。
而第二篇論文國立中央大學 通訊工程學系 吳中實所指導 吳國維的 無伺服器運算應用於智慧長照之研究 （2020），提出因為有 物聯網、智慧長照、無伺服器運算、LoRa、資料庫的重點而找出了 mongodb費用的解答。
最後網站MDBAD MDBAB MongoDB認證介紹則補充：MongoDB 與Spark. 11. 機械學習介紹. 12. MongoDB與機械學習. MDBAD. MongoDB管理與開發. MongoDB for Administrators and Developers. 時數：21 小時｜ 費用：18,000 ...
大數據架構之道與項目實戰
為了解決mongodb費用 的問題，作者常耀斌鄭智民周賢波 這樣論述：
大數據和人工智慧技術發展正當時，如何快速構建一個高水平的企業級大數據平台是撰寫本書的出發點。本書從總體技術要求出發，深入分析了全棧技術的各自優勢和應用場景，傳授了三十多種主流技術的架構設計、技術原理和集成方法。第1章介紹企業級大數據平台服務的總體設計，突出研究經典設計模式之美、吸納分散式技術的精髓、深耕微架構的演變內涵。第2章～第9章是項目實戰環節，介紹高併發採集、靈活轉發、高可擴展海量存儲、高併發海量存儲、高可靠海量存儲、實時計算、智能分析和自定義遷移等微服務，手把手傳授架構設計和核心代碼，讓讀者掌握商用微服務產品開發全流程。 常耀斌，資深大數據專家，擁有16年國家級項目架構
設計與管理經驗。北郵計算機工學碩士，曾就職於中國電科、華為、中國移動等知名企業，歷任項目經理、高級專家、技術總監、高級架構師等職務。一直專注於億級用戶規模的大數據和人工智能平台的技術架構研發和關鍵技術研究，參與項目曾獲“國家科技進步特等獎“，個人曾獲“金牌員工”、“優秀共產黨員”稱號。個人擁有中國發明專利40多項，發表國家級期刊學術論文10多篇，多次應邀參加國內頂級會議和高峰論壇，並擔任專家評委和評審專家。 鄭智民，資深大數據分析師，中移動研究院前瞻項目研究員。北京郵電大學電子與通信工程碩士、廈門大學MBA，曾擔任國家智慧城市大數據方案專家、發明家協會委員等。具有12年電信運營、智
慧醫療、智慧家庭、工業物聯網、智慧環保等領域項目經驗。 BI大數據實戰項目曾助力移動全國經分大賽團體奪魁，物聯網創新項目曾獲第十九屆全國發明獎等國家部委級獎項6項及移動全國級優秀創新成果獎2項，為移動全國刊物《移周刊》首位創新專訪人物。在大數據及人工智能、區塊鏈領域以第一發明人申請19項發明專利，撰寫可穿戴設備、VR/AR等7份標準，出版VR和大數據領域書籍各1部。 第 1章 企業級大數據平台服務的總體設計 1.1平台架構設計的總體技術要求 1.2微服務引擎的可擴展性設計 1.3微服務引擎的優秀解決方案 1.3.1 高並發採集微服務 1.3.2 靈活轉發微服務 1
.3.3 高可擴展海量存儲服務 1.3.4 高並發海量存儲服務 1.3.5 高可靠海量存儲服務 1.3.6 實時計算服務 1.3.7 基於機器學習的智能分析服務 1.3.8 自定義遷移服務 1.4設計小結· 17 第 2章 大數據高並發採集微服務引擎 2.1核心需求分析和優秀解決方案 2.2服務引擎的技術架構設計 2.2.1 Maven與 Eclipse集成配置 2.2.2 Mina2.0框架以及業務設計 2.2.3 設備協議規範制定及數據包設計 2.2.4 按照設備和數據類型進行業務樹構建 2.2.5 按照設備的數據包狀態進行解
析 2.2.6 按照通用方式進行高並發入庫 2.3核心技術講解及模塊化設計 2.3.1 Spring Maven Web服務構建 2.3.2 Spring Boot微服務構建 2.3.3 數據包定義和實現 2.3.4 業務樹構建和實現 2.3.5 數據包狀態進行解析實現 2.3.6 按照通用方式進行高並發入庫實現 2.3.7 客戶端模擬器工具類進行高並發測試 2.4項目小結· 第 3章 大數據靈活轉發微服務引擎 3.1核心需求分析和優秀解決方案 3.2服務引擎的技術架構設計 3.3核心技術講解及模塊化實現 3.3.1 Spri
ng MVC Web服務構建 3.3.2 Spring Boot微服務構建 3.3.3 靈活配置和通用工具類構建 3.3.4 創建發送數據主題，註冊觀察者對象 3.3.5 啟動多線程進行數據發送 3.3.6 採用 Post策略模式進行數據發送 3.3.7 採用 ActiveMQ策略模式進行數據發送 3.4項目小結· 173 4.1核心需求分析和優秀解決方案 4.2服務引擎的技術架構設計 4.3核心技術講解及模塊化實現 4.3.1 Spring MVC的工作原理及執行流程 4.3.2 Spring MVC Web服務構建 4.3.3 Sprin
g Boot Web微服務構建 4.3.4 統一對外數據接收接口及通用類 4.3.5 MySQL對智能終端運動數據的分狀態和分策略處理 4.3.6 MySQL對智能終端運動數據的分職責處理 4.3.7 MySQL對智能終端運動數據的統一入庫處理 4.4項目小結 第 5章 大數據高並發海量存儲微服務引擎 5.1核心需求分析和優秀解決方案 5.2服務引擎的技術架構設計 5.3核心技術講解及模塊化實現 5.3.1 Spring MVC和 Spring Boot集成 MongoDB 5.3.2 MongoTemplate核心類實現 Dao層接口
5.3.3 基於 MongoDB處理智能終端運動數據 5.3.4 基於 MongoDB管道技術處理體檢數據 5.3.5 基於 AngularJS架構可視化體檢數據 5.4項目小結· 第 6章 大數據高可靠海量存儲微服務引擎 6.1核心需求分析和優秀解決方案 6.2服務引擎的技術架構設計 6.3核心技術講解及模塊化實現 6.3.1 Hadoop完全分佈式集群構建 6.3.2 Spring MVC和 Spring Boot集成 Hbase 6.3.3 HbaseTemplate核心類實現 Dao層接口 6.3.4 Hbase集群的智能終端運動數據
Controller接口 6.3.5 Hbase集群的智能終端運動數據 Service接口 6.3.6 Hbase集群的智能終端運動數據 Dao接口 6.4項目小結 第 7章 大數據實時計算微服務引擎 7.1核心需求分析和優秀解決方案 7.2服務引擎的技術架構設計 7.3核心技術講解及模塊化實現 7.3.1 分佈式採集服務 Flume部署及數據採集 7.3.2 分佈式消息服務 Kafka部署及數據發送 7.3.3 創建 HBase數據庫和 Spark環境 7.3.4 分佈式實時處理引擎 Spark Streaming原理及數據處理 7.
3.5 構建 BD_RTPServer_DP工程實現數據處理 7.3.6 構建 BD_RTPServer_Boot服務實現可視化 7.4項目小結 第 8章 大數據智能分析微服務引擎 8.1核心需求分析和優秀解決方案 8.2服務引擎的技術架構設計 8.3核心機器學習算法講解和應用 8.3.1 邏輯回歸的原理分析 8.3.2 支持向量機原理分析 8.3.3 決策樹原理分析 8.3.4 聚類算法原理分析 8.3.5 關聯規則算法原理分析 8.3.6 協同過濾原理分析 8.4 Spark架構原理與數據預測 8.4.1 YARN運行架構工作
原理 8.4.2 Spark Mlib核心技術 8.4.3 Spring Maven工程構建 8.4.4 決策樹預測體檢費用 8.4.5 邏輯回歸預測體檢費用 8.4.6 隨機森林預測體檢費用 8.4.7 支持向量機預測疾病概率 8.4.8 協同過濾推薦藥品 8.5項目小結 第 9章 大數據自定義遷移微服務引擎 9.1核心需求分析和優秀解決方案 9.2服務引擎的技術架構設計 9.3核心技術講解及模塊化實現 9.3.1 Hadoop生態的核心組件 9.3.2 HBase工作原理 9.3.3 Sqoop工作原理 9.3.4 M
apReduce工作原理 9.3.5 Sqoop抽取歷史數據到 HDFS 9.3.6 構建工程 BD_CustomTransfer_Maven 9.3.7 智能終端運動數據從 MySQL數據遷移到 Hive 9.4項目小結
風場維護管理系統開發
為了解決mongodb費用 的問題，作者呂育盛 這樣論述：
大型風力發電機組的維護，目前在國內多由臺灣電力公司委託民間公司進行專責維護。不過由於目前臺灣風機皆來自國外，並非自主設計製造，因此這些廠商在維護保養工作上，無法擁有足夠完整的權限，僅能在不影響機組運作的前提做適當的維護改善，若有一些因應臺灣條件需要的客製化需求，基本上除了難度高，也是一筆高昂的授權費用。市面上或是台電公司雖然也有開發了風機監控、維護、分析等系統應用在部分風場上，但這些多為獨立運行，導致操作系統環境不同，維護廠商在使用上仍然不方便無法滿足某些客製化需求。基於這一點，收集了維護廠商的想法與需求，本論文將開發一套風場資訊整合管理系統，可以結合風場管理、監控維護與分析等功能，實現陸域
風機現場維護人員在風機維護的故障即時派工需求、即時警報、遠端監控，同時具備考核、簽核、歷史紀錄、表單列印等管理與維護功能，使用JavaScript語法建置網頁式介面，功能擴充性較廣泛，最終根據使用者回饋，呈現本系統具體能夠為維護人員帶來多少效益，並於未來將繼續整合風力機分析以實現更高效率的風力發電運維技術開發。
無伺服器運算應用於智慧長照之研究
為了解決mongodb費用 的問題，作者吳國維 這樣論述：
近年來，全球已開發國家都面臨著高齡化甚至超高齡化社會，且在2019 年底爆發了 COVID-19 新冠肺炎疫情，對於老人的生理狀況，及長照中心的安全性，長期照顧議題變得更加刻不容緩。本文提出一種物聯網應用的智慧長照，以 AWS 無伺服器運算為核心，能大幅降低部署伺服器之成本，透過 LoRa 感測器收集長者生理數據並上傳雲端處理，再將資料儲存至資料庫，若生理資訊超出臨界值，則可藉由聊天機器人將警報傳給長者家屬和看護以達到即時通知。長者家屬和看護也可透過聊天機器人查詢長者的生理資訊。另外在長照中心出入口設置 RFID 接收器，長者出入時需透過 RFID 標籤才可進出，進出時相機拍照並透過聊天機器
人傳至家屬及看護，避免患者擅自出入，以達到安全控管。