vmware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

vmware是什麼的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦龔正,吳治輝,閆健勇寫的 從Docker動手邁入全新DevOps時代:最完整Kubernetes全書 和北極星的 計算機組成原理:作業系統概論Ⅱ都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Vcenter 10443也說明:VMware vSphere 服务器虚拟化实验三 安装 vCenter Server. ... vCenter Server 是 vSphere 的核心管理工具,它可以管理数据中心访问控制、性能监控和配置,并统一各个 ...

這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。

世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 郭明煌所指導 劉鍵毅的 資訊安全事件管理平台的自動化聯合防護阻擋機制之研究 (2022),提出vmware是什麼關鍵因素是什麼,來自於資訊安全、資安監控、威脅偵測、聯防阻擋。

而第二篇論文國立陽明交通大學 管理學院資訊管理學程 古政元所指導 林家甫的 植基於圖片深度學習的釣魚網站偵測系統 (2021),提出因為有 釣魚網站、ResNet50、資訊安全、影像辨識、機器學習的重點而找出了 vmware是什麼的解答。

最後網站《數位之牆》VMware公佈2022財年第三季財報則補充:-VMware Cloud的最新進展,這是業界首個且唯一一個雲無關計算基礎架構,使客戶能夠快速有效地將他們的應用程式遷移到雲端中。 -VMware Sovereign Cloud計 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了vmware是什麼,大家也想知道這些:

從Docker動手邁入全新DevOps時代:最完整Kubernetes全書

為了解決vmware是什麼的問題,作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述:

全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容,涵蓋最新特性、應用   Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統,為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務(Service)為中心,一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品,它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上,也可以被託管在公有雲上。   本書總計12章,分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新

特性演進等內容,在生產環境中可能出現的問題,舉出了大量典型案例,比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等,具有很強的實戰指導意義。   本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善,目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性,努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。   【適合讀者群】   本書目標讀者範圍很廣,有些大專院校也採用了本書作為參考教材。   考慮到Kubernetes的技術定位,以下讀者適合購買和閱讀本書:   .資深IT從業者   .研發部門主管   .架構師

(語言不限)   .研發工程師(經驗不限)   .運行維護工程師(經驗不限)   .軟體QA和測試工程師(兩年以上經驗)   .以技術為主的售前工作人員(兩年以上經驗) 專業推薦   中國移動資訊技術中心研發創新中心(平台能力共用中心)副總經理 張春

vmware是什麼進入發燒排行的影片

本集主題:「我在微軟學到的模組簡報技術:同一產品你能用365種方式說明,從總經理到基層員工、從經銷商到客戶,專業與非專業通通點頭買單。」介紹
  
訪問作者:蘇書平 (Steve Sue)
  
內容簡介:  
  ◎總經理是業務出身,你該用業務角度還是技術專業向他做簡報?
  ◎我的工作性質不需要簡報?錯!求職、轉換工作都需要。
  ◎熬夜做出自信簡報,結果現場硬體出狀況……你聽過簡報場景分析嗎?
 
  作者蘇書平曾任微軟資深業務應用經理,
  和全球第四大軟體公司威睿(VMware)資深技術顧問與業務經理。
 
  畢業後擔任技術工程師的他,有天突然被同事逼著上臺對客戶簡報,
  毫無準備的他滿頭大汗、雙腳發抖,結果當然很淒慘;
  這次經驗讓他決定推開舒適圈,花十年以上的時間練習,
  18年來,他至少累積1,000場以上的企業提案經驗,從辦公室講到大飯店。
  
  他說,我的簡報沒有一貫標準,也沒有個人風格,只有「模組」:
  我能把同一個產品用365種方式說明(從年頭說到年尾,版本都不同),
  讓總經理到基層員工、從經銷商到客戶,通通都聽懂然後點頭。
  
  ◎同一產品,微軟使我能用不同版本連說一整年:
  ‧同一個產品簡介,日本版會怎麼做、美國版會怎麼做?你要如何改良成臺灣版?
  ‧同一個主題,怎麼拆成10分鐘版、30分鐘版、1小時甚至是一天版?
  ‧當臺下聽眾從基層員工換成高階主管時,你要怎麼改內容?
  ‧同一份簡報,早上講跟晚上講,語調要怎麼轉換與表達?
  ‧簡報不外乎解決兩件事:如何解決我的問題、如何讓我獲利賺錢。
  怎麼針對不同目的做修改?本書提供檢核清單。
  作者還自創「白板簡報」,特別適合用來跟企業大老闆溝通。
  
  ◎分析聽眾的六問──怎麼同時對總經理與基層簡報:
  ‧一位才40歲的專業經理人,怎麼對臺下60歲的老總簡報?
  ‧如果這份簡報要談數位轉型,有可能讓臺下的主管中年失業,你該如何表達?
  ‧主管是業務出身,你該從業務角度還是技術專業向他做簡報?
  作者給你「簡報對象輪廓分析表」,快速分析聽眾背景不被打槍。
 
  ◎用戶場景分析──應付4種場合、8種客戶:
  ‧同樣一個產品,你如何對金融業、服務業、與高科技製造產業等不同產業說話?
  ‧在客戶會議室做的簡報,可以拿到五星級大飯店用嗎?若換成度假休閒會館呢?
  簡報場景分析表會讓你知道,為什麼你的產品這麼好但就是拿不到訂單。
 
  作者任職高科技產業超過18年,
  他說,這行業最厲害的業務多半來自IBM,
  但最會用簡報做行銷的,就是微軟的產品經理。
 
  本書特別提供微軟最常用的4種場合、8種客戶的簡報模組,全圖解呈現,
  讓你直接套用,你還能點開影片,由作者獻聲說明!
   
作者簡介:蘇書平
  現任先行智庫/為你而讀執行長,曾任微軟資深業務應用經理和威睿(VMware)資深通路業務商業開發經理和資深技術顧問,在高科技製造和資訊業服務18年,歷練包含業務、通路、產品行銷、業務支援、專案管理及技術研發等不同部門,擅長於擴展新產品和新市場,並於2016年創業,目前致力於推廣未來教育。
 
  
作者粉絲頁: 為你而讀 Read for You、 蘇書平Steve Sue
  
出版社粉絲頁: 大是文化



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資訊安全事件管理平台的自動化聯合防護阻擋機制之研究

為了解決vmware是什麼的問題,作者劉鍵毅 這樣論述:

隨著台灣資通安全意識提升,國內許多企業、法人或公務機關,逐漸重視資訊安全的防護,導入資訊安全事件管理平台,使網路活動及日誌可視化,並集中於同一平台上,讓資安管理人員能直接在SIEM平台上直接看見許多設備的日誌,平時除了能主動查找異常日誌外,也能被動地建立規則條件及門檻值(Threshold)使日誌被規則關聯。在有了告警功能後,管理者便可以一目了然的看見告警的原因,再經由人工判斷,判斷是否需要將該事件的IP新增到具有阻擋功能之設備進行阻擋,或向具阻擋功能之資安設備管理者申請阻擋。本研究將實作開發自動化聯防阻擋程式,並在資訊安全事件管理平台上建立相關規則,並利用模擬真實事件發生時的日誌,在資訊安

全事件管理平台上模擬出設備日誌,將資訊安全事件管理平台所觸發相關規則之事件IP,透過自動化阻擋程式,將IP送至入侵偵測防禦系統(Intrusion Prevention System, IPS)黑名單進行阻擋,以符合自動化阻擋機制,並將阻擋程式之日誌送至SIEM進行監控,最後將整體機制呈現於結果。

計算機組成原理:作業系統概論Ⅱ

為了解決vmware是什麼的問題,作者北極星 這樣論述:

  初學者由淺入深理解作業系統   詳盡的完整強化CPU基礎知識   多元化循序漸近學會組合語言     本書是延續MP22169《計算機組成原理:作業系統概論Ⅰ》 一書,同時也是作業系統中最關鍵的基本知識,內容化繁為簡的介紹作業系統與組合語言,讓讀者能更輕鬆學會。書中的範例實驗放在每個章節的最後,供讀者透過「做中學」,可依照個人學習進度作練習。     本書定位為作業系統的進階篇,我們把本書給分成三大部分,第一章到第三章的內容主要是加強8086 CPU的概論,第四章到第九章的內容主要是從組合語言邁向作業系統的初步暖身,希望各位能循序漸進了解作業系統,奠定基礎,邁向專業的程式設計師之路。

植基於圖片深度學習的釣魚網站偵測系統

為了解決vmware是什麼的問題,作者林家甫 這樣論述:

摘要 iAbstract ii誌謝 iv目錄 v表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 11.1背景與動機 11.2 研究目的 11.3 方法與實驗分析 21.4 章節架構 3第二章 文獻收集與探討 52.1 相關文獻分析 52.1.1 網路釣魚(Phishing)的定義 52.1.2 文獻討論 7第三章 實驗方法與設計 153.1 研究流程 153.1.1 實驗環境 153.1.2 實驗流程 153.2 預處理作業 163.2.1 樣本收集及篩選 163.2.2

原始欄位分類 163.2.3 特徵值轉換與建置 183.3 實驗分析 213.3.1 分析指標 213.3.2 決策樹(DTs)採樣 223.3.3 隨機森林(RF)採樣 233.4 特徵值權重(Importance) 243.5 ResNet50模型建立 263.5.1 RGB圖形轉換 263.5.2 ResNet50影像辨識 27第四章 結果蒐集與分析 294.1 實驗結果 294.1.1決策樹訓練結果 294.1.2隨機森林訓練結果 334.1.3權重著色法 354.2 研究分析與比較 42

第五章 結論與展望 445.1 研究總結 445.2 未來展望 44參考文獻 46附錄 50