node js是什麼的問題，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

JS絕對版本相容性：Webpack+Babel完美結合開發實戰

為了解決node js是什麼的問題，作者姜瑞濤 這樣論述：

　　零基礎前端開發新手也能輕鬆上手的前端 Pre-process 自動化編譯！ 　　許多初學者剛開始學習前端開發時，面臨搜尋引擎中紊亂無條理的前端框架教學資料，仍搞不清楚到底要學什麼；即使寫好所有 Pre-process，卻沒有一個前端自動化工具編譯這些 Pre-process。 　　Webpack 與 Babel 為現代前端工程領域最核心的兩大工具，就是自動化編譯的救星！本書系統性的撰寫風格就是引導你入門 Webpack 與 Babel 的指南針，讓你成為一位概念清晰又操作泰然的開發者。 　　【Webpack＋Babel 兩大核心工具完全攻略！】 　　本書精選 Webpack 以及

Babel 兩大主題編排而成，Webpack 部分為前 8 章，Babel 部分則為後 4 章，兩部分之區分相輔相成，讓讀者更方便參考，知悉兩大核心工具的精髓。 　　◎[Webpack] → CSS 引入／ES6 模組／CommonJS／資源出入口實作／最常用外掛程式開發／前置處理器 file-loader 及 url-loader 配置與使用／環境設定／模組熱替換／性能最佳化 　　◎[Babel] → 安裝設定及轉碼／外掛程式的選擇／babel-polyfill 的使用／@babel/preset-env 的使用／@babel/plugin-transform-runtime 的使用／最

常用工具應用全集／入門原理介紹 　　◎本書程式實作適用於 Webpack v5.0.0 與 Babel v7.0.0 後版本 本書特色 　　JavaScript Developer 必備的工具書！ 　　★ 自己學或產業開發都派得上用場 　　自學者或 IT 產業人士無需再感到孤單，本書實用性極高，從【入門概念到開發應用】一次打包給你，是十分值得入手的 JS 工具用書選擇。 　　★ 系統性整理的撰寫風格 　　本書主要用【系統性的整理手法】來梳理 JS 新手使用 Webpack 與 Babel 較不容易理解的概念，讓新手讀者輕鬆上手。 　　★ 範例程式 Bonus！ 　　本書搭配完整的

code 於深智官網，【免費下載】，方便讀者跟著每個章節步驟實作時更容易掌握 JS 所具備的細節，找到自己的開發價值。  

Knative實戰：基於Kubernetes的無服務器架構實踐

為了解決node js是什麼的問題，作者李志偉 這樣論述：

本書從實戰角度講解了Knative的原理與開發。全書正文一共11章，共4個部分：一、準備篇全面介紹了Serverless，Knative的概念、優勢、架構設計、工作原理，以及開發環境的搭建。二、基礎篇（第3~5章）詳細講解了Knative的三大核心組件：Serving、Eventing和Tekton pipeline。三、實戰篇（第6~8章）主要介紹了Knative的雲原生微服務的設計與實現、Knative的FaaS實現，以及性能優化相關的主題。四、擴展篇（第9~11章）講解了與Knative相關的日誌中心、監控報警平臺和視覺化工具。、Knative的FaaS實現，以及性能優化相關的主題。

四、擴展篇（第9~11章）講解了與Knative相關的日誌中心、監控報警平臺和視覺化工具。 李志偉   某網雲原生實驗室負責人，容器雲領域專家。在Kubernetes、Istio、Serverless、DevOps工具等領域有深入的研究和實踐。熱心于雲原生技術的應用與推廣，曾榮獲“K8sMeetup中國社區”最受歡迎講師獎項。   游楊   某網雲原生實驗室高級運維開發工程師。先後參與Kubernetes和Knative項目的落地與實施工作，擁有豐富的容器平臺實踐經驗，聚焦於Kubernetes、Serverless、CI/CD技術領域。 Serverl

ess一直是開發者的美好願望，也是軟體發展目標最終回歸本質的選擇。隨著雲原生平台逐漸成熟並成為主流解決方案，Serverless計算平臺已經有了長足的進步。2020年，行業中的各大Serverless計算平臺變得更加通用。例如，通過預留資源完全消除冷開機對的影響，使得敏感的線上應用也能夠使用Serverless方式構建。同時，Serverless生態不斷發展，在應用構建、安全、監控報警等領域湧現出了很多開源專案和創業公司，工具鏈越來越成熟。用戶對Serverless的接受度不斷提高，傳統企業也開始採用Serverless技術。Serverless正在如下幾方面持續演進。 1）Serverle

ss的使用場景從偏離線業務進一步擴展到線上業務。以FaaS為代表的Serverless技術一開始都是從對回應時間不敏感、事件驅動的偏離線業務入手的。現在，我們已經看到，包括AWS Lambda Provisioned Capacity和Azure Functions Premium plan在內的產品都是讓使用者付出一點額外的成本來換取更短的回應時間。這對於線上業務來說，無疑是更適合的。 Serverless不僅賦予了應用彈性計算的能力，也推動了基礎設施和後端服務的無伺服器化。業務代碼託管給Serverless平臺之後，即可實現自動擴縮容、按請求計費。但是，如果基礎設施和相關服務不具備即時擴

縮容能力，那麼業務整體就不是彈性的。我們已經看到AWS圍繞Lambda對VPC網路、資料庫連接池等資源做了大量即時彈性優化，相信其他廠商也會跟進，進而使行業整體加速基礎設施和各類雲服務的無伺服器化。 3）以Knative為代表的開源解決方案受到越來越多的關注。儘管各個雲廠商都在大力推廣自己的Serverless產品，但是開發者普遍還是會擔心被廠商綁定，因此具備一定規模的組織會基於開源方案，如Knative，搭建自己的Serverless平臺。一旦某個開源方案成為主流，雲廠商就會主動去相容開源標準並增大社區投入。 4）Serverless開發者工具和框架會更加多樣。IDE、問題診斷、持續集成

/發佈等配套的工具和服務會更加完善。我們將看到更多的成功案例和實踐。 5）Java持續發展，將成為Serverless平臺的主流語言之一。Serverless平臺要求應用的鏡像足夠小，以便能夠快速分發，同時要求應用的啟動時間極短。雖然在這些方面，Java和Node js、Python等語言相比有差距，但是Java社區一直在不斷努力。我們看到Java通過Java 9 Modules以及GraalVM Native Image等技術在不斷“瘦身”。主流框架Spring也開始擁抱GraalVM，而新的框架如Quarkus和Micronaut也在力爭突破。期待Java在Serverless領域給人煥

然一新的感覺。 6）解決FaaS狀態傳遞的中間層（加速層）研究或產品有望得到突破。未來，Serverless在函數計算場景下□大的挑戰是函數之間串聯需要狀態傳遞，以及函數處理時頻繁和外部交互帶來的時延放大，等等。在傳統架構下，狀態傳遞和函數處理都是在一個程式進程內部完成的。上述挑戰需要通過可計算中間層（加速層）來解決。可計算中間層是未來學術研究和產品攻堅的方向之一。 7）基於WebAssembly（WASM）的FaaS方案有望出現。Docker創始人Solomon Hykes曾說：“如果2008年有WASM和WASI，我們當時就沒有必要創造Docker了。”這句話在一定程度上說明了WASM

的重要性。雖然當下WASM更多是作為一種運行在流覽器端的技術被人瞭解，但是它具備非常優秀的安全隔離能力、極快的啟動速度，並支援超過20種語言。那麼，為什麼不能讓它運行在服務端呢？這些技術特性都非常契合FaaS的要求。 事實上，隨著Knative社區的快速發展壯大，Knative已經成為Kubernetes平臺上最佳的Serverless解決方案。與傳統的FaaS平臺不同，Knative的服務管理並不需要統一的開發框架支援，應用只要封裝成可運行的容器即可。這極大地擴展了Knative的適用範圍，同時也使得傳統微服務可以更加平滑地轉換成Serverless應用。 基於此，我們希望能夠為開發者提

供一本系統學習Knative的工具書，從Serverless的概念到Knative的實戰，努力將Knative的全貌展現給讀者，也希望Knative能夠為企業提升工程效率、降低計算成本。 本書內容 全書分為4篇，具體內容如下。 準備篇（第1～2章）：通過介紹Serverless與Knative項目的技術背景、架構設計以及相關的雲原生平台基礎設施，幫助讀者瞭解Serverless技術。通過快速搭建Knative測試平臺，使讀者直觀地感受Knative是如何管理應用的。 基礎篇（第3～5章）：通過對Knative Serving和Eventing元件、CI/CD平臺的介紹，説明讀者全面瞭解

各個元件的基礎概念、架構設計及原理。 實戰篇（第6章）：採用多個實際範例來驗證Knative的服務管理能力以及事件驅動基礎設施的能力。 擴展篇（第7～9章）：詳細介紹了運維Knative平臺需要關注的內容，包括Serving的高級配置、日誌中心、監控平臺。 本書的讀者對象 對Serverless技術感興趣的讀者。 想要將Knative引入當前技術棧的架構師。 想要採用Serverless技術的應用開發者。 想要自己維護Knative Serverless平臺的運維開發人員。

工業物聯網中的模型即服務無服務器邊緣計算框架

為了解決node js是什麼的問題，作者方志群 這樣論述：

隨著無處不在的智慧物聯網的興起，邊緣計算及其擴展應用正在幫助企業擁抱並加速向更高效、更具成本效益的未來工廠過渡。這些應用涵蓋了廣泛的工業場景，包括預測性維護、自動化過程控制等。邊緣計算技術在以更低的連接成本和更好的安全實踐實現可靠、不間斷連接的 AIOT 網絡方面發揮著重要作用。在邊緣計算網絡中，通常需要數百甚至數千個互連的邊緣設備。經常使用的網絡協議也不一致，因此難以有效地更新、從屬或管理大量應用程序。此外，AIOT 應用程序通常不需要邊緣設備連續運行，空閒設備會產生多餘的功耗，這對工廠來說是昂貴的。在這項研究中，我們提出了一種模型即服務無服務器邊緣計算 (MASE) 架構，用於運行 AI

驅動的應用程序並在終端設備上呈現結果。人工智慧模型的部署、更新和維護可以快速完成，管理效率極高。作為一個額外的好處，計算節點和終端設備的組合可以為應用程序帶來顯著的成本節約，讓工廠不需要投資額外的硬體成本。使用本研究所提出的MASE架構，可以構建成本更低、管理更好、更有效的邊緣計算架構，用於部署 AIOT 應用程序。