storage架構的問題，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

Solidity 實戰全書：完整掌握智能合約！成為獨立開發 Dapp 的區塊鏈工程師

為了解決storage架構的問題，作者KryptoCamp 這樣論述：

　　系統性的分類語法，不僅可由零開始通篇學習，還可作為日常查用的語法書。 　　大量語法使用上的細節差別與類似函式的實際應用比較。 　　先見林再見樹，避免艱澀的底層知識，熟悉語法後再探究架構與開發工具。   　　改編自 KryptoCamp 轉職區塊鏈工程師實戰營之（All IN ONE Solidity ）語法教材，除了提供智能合約工程師與學員們日常查用之外，也將多個實際案例寫入以協助學員能夠從中學習智能合約開發精髓，是華文少見專門介紹以太坊智能合約語言 Solidity 的開發實戰工具書。   　　本書期待已經學會一個以上物件導向程式語言的初學者使用，並且適合嚮往學

習智能合約的讀者從零開始，以系統性的方式學習 Solidity 的各種語法和應用。   書籍特色   　　一應俱全的段落式教學，將合約導向、難以有章法學習的 Solidity 切出多個重點語法，逐一講解重點概念，並補充相關練習題和充份合約程式碼實例。   　　由淺入深的區塊鏈開發學習：從 Solidity 基本語法到進階概念，深入編譯、EVM 等相關底層原理。其中附帶大量語法使用上的細節與類似函式的實際應用比較。   　　講述業界實際應用的開發工具與合約最佳化，以基礎提點並架構觀念後，讓讀者可以自由地面對區塊鏈技術瞬息萬變的環境。

storage架構進入發燒排行的影片

基礎設施導入分散式儲存系統架構–以電信業為例。

為了解決storage架構的問題，作者張益瑋 這樣論述：

隨著非結構化資料的增長，資料不可避免地變得更加難以管理。例如，移動或複製資料等簡單任務變得越來越具有挑戰性。此外，增加空間、維護和管理儲存它的硬體生命週期可能會發展成巨大的成本負擔和重大風險。分散式檔案系統具備高擴充、高可靠性的優點，為非結構化數據提供一個資料存放的選擇。本研究透過研究分散式檔案系統特性，提出一套優化傳統架構Scale-Out 的檔案系統。此檔案系統提供易擴展架構，只要新增節點，同時會增加效能跟儲存空間，且整合儲存多樣化的非結構化資料，例如：文字文件、電子郵件、影片、手機資料、社交媒體、企業應用資料、衛星圖片、傳感器資料，無法整齊使用列跟欄儲存，皆為非結構化資料。這一優勢意味

著企業可以解決複雜且成本高昂的孤立基礎架構，降低數據孤島造成的影響。使用分散式檔案系統平台實現各種儲存多協定之間的資料存取，且此系統提供高效能和資料管理、資料保護的能力，可以降低營運成本，同時最大限度的降低資料存放及搬移複雜性和風險。本研究亦架設此檔案系統，來評估高可用性、負載平衡、多協定存取、節點空間自動平衡的能力，來驗證此架構符合非結構化巨量資料儲存需求，優化電信業Hadoop儲存架構。關鍵字：分散式儲存系統、高可用性、非結構化資料、多協定存取

資料結構

為了解決storage架構的問題，作者王致強 這樣論述：

　　本書乃高點名師王致强依多年教學經驗及研究所命題趨勢全新撰寫，內容涵蓋度全面，融入最新演算法觀念與效能分析方法，成為本書編寫的重要概念。 　　本書適合報考資訊所、資管所、電機所及相關系所的考生使用，內容經過系統化整理，並依章節分類歸納、精心整理出各章節要點，精選出具代表性與重要性之研究所試題（新增至111年），加以詳盡解析，期能協助考生，以較短時間掌握考試的要點，演練具有代表性的試題，以達事半功倍之效。 　　本書分為十一章，以循序漸進方式，強調各章命題重點，架構層次分明，輔以範例詳盡解析，使讀者在研讀時紮穩根基，從容面對各類試題。

一個基於混合式Computational Storage架構應用於加速CNN神經網路學習

為了解決storage架構的問題，作者鄭春章 這樣論述：

在儲存裝置的領域中，運算儲存裝置(Computational Storage Drive, CSD)是近年來新興的研究領域主題，CSD具有省電及高速運算且高度平行的計算能力等優勢，其技術使越來越多廠商與學者加入研究。然而，現有的應用皆是儲存與運算分離在不同裝置上執行，若想將運算的工作搬移到儲存裝置的層級，我們勢必需要高速運算與高度平行的儲存裝置方案，而CSD正是目前最具潛力的選項之一，被視為未來商用儲存裝置的新型態儲存裝置，比起傳統SSD有更強大的運算效能，及更多樣化的應用可在上面進行發展。由於CSD具有高速運算與高度平行的特性，在使用NAND Flash時，可以充分使用SSD上高度平行化存

取策略，如Multi-channel Parallel [1]、Multiple Dies Parallel…等，利用各種內部平行化機制可以使得CSD有著比一般應用情境下更佳的資料存取速度。本論文針對CSD應用於CNN神經網路時所會遇到的問題加以探討與研究，並提出適用於CSD架構的方法來加速CNN神經網路，以及同時混合使用不同性能的CSD的效能分析與探討。