服務器伺服器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

前端Serverless：面向全棧的無服務器架構實戰

為了解決服務器伺服器的問題，作者楊凱 這樣論述：

本書以雲原生（Cloud Native）技術為背景，講述了 Serverless 的基本原理與實戰應用。書中首先探討 Serverless 與當前雲計算技術和前端技術的關係，隨後分別從 Serverless 的兩大能力（FaaS 和 BaaS）展開，探討了它們的歷史由來和底層原理，並且結合實際應用場景，有針對性地提供了操作指南。   本書從手動構建一套基於進程的 FaaS 架構開始，之後深入剖析雲計算服務的內核，闡述其背後的原理和思想，從而讓讀者理解下一代軟體架構的本質。   本書主要從前端研發人員的視角介紹 Serverless 的原理及應用。相信無論是希望更多瞭解服務端

技術的前端研發人員，還是已經涉足後端但希望更多瞭解雲原生技術的全棧工程師，或是希望通過 Serverless 提升團隊研發效率的架構師，都會從閱讀本書中獲益良多。

服務器伺服器進入發燒排行的影片

基於參數伺服器之雙批量尺寸學習

為了解決服務器伺服器的問題，作者盧冠維 這樣論述：

分散式機器學習對於應用具有許多數據和參數的深度學習模型至關重要。當前對分散式機器學習的研究集中在使用更多硬體設備與強大的計算單元進行快速的訓練。對此，模型訓練傾向於使用更大的批量尺寸來加快訓練速度。然而，由於泛化能力差，大批量訓練往往會出現準確率低的問題。對於大批量，研究人員已經提出了許多複雜的方法來解決準確性的問題。這些方法通常具有複雜的機制，因此使訓練更加困難。此外，用於大批量的強大訓練硬體價格昂貴，並非所有研究人員都能負擔得起。我們提出了雙批量尺寸學習方案來解決批量大小的問題。我們使用硬體的最大批量尺寸來實現我們可以負擔的最大訓練效率。此外，我們在訓練過程中引入了更小的批量尺寸，以提高

模型的泛化能力。此方法在同一訓練中同時使用兩個不同的批量尺寸，以減少測試損失並獲得良好的泛化能力，且訓練時間只會略有增加。我們實作我們的雙批量尺寸學習方案並進行實驗。通過增加 5% 的訓練時間，我們可以在某些情況下將損失從 1.429 減少到 1.246。此外，通過適當調整大批量和小批量的百分比，我們可以在某些情況下將準確率提高 2.8%。而在訓練時間額外增加 10% 的情況下，我們可以將損失從 1.429 減少到 1.193。並且在適度調整大批量和小批量的數量後，準確率可以提升 2.9%。在同一訓練中使用兩種不同的批量尺寸會帶來兩個複雜性。首先，兩種不同批量尺寸的數據處理速度不同，所以我們必

須按比例分配數據，以最大化整體處理速度。此外，基於整體處理速度的考慮，較小的批量將看到更少的數據，我們按比例調整它們對參數服務器中全局權重更新的貢獻。我們使用小批量和大批量之間的數據比例來調整貢獻。實驗結果表明，此貢獻調整將最終準確率提高 0.9%。

Knative實戰：基於Kubernetes的無服務器架構實踐

為了解決服務器伺服器的問題，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。

Linux伺服器自動維運處理之研究

為了解決服務器伺服器的問題，作者李泰益 這樣論述：

現今因受到虛擬化趨勢影響，大部分金融業有導入大量的虛擬化軟體/硬體設備，例如x86系統的VMware vSphere與Microsoft Hyper-V Unix-like系統的IBM Power Systems virtual servers 因此系統管理人員要面臨管理千台以上的主機系統。如何用自動化加速營運效率、降低人為失誤達到節省人力成本，都是企業所關注的目標。 本論文之研究使用開源軟體Ansible與GitLab建立自動化平台與程式碼管理工具，在不需安裝代理程式下，使用Playbook程式語言進行系統進行自動化作業。並透過script設計的自動化表單menu.sh，來解

決日常運會遇到的問題例如：監控硬碟使用率狀態、快速下載各類分析檔案、同步各主機列表檔，最後將所有腳本 上傳至程式碼管理伺服器進行版本控制 提升企業內部營運的效率及減少人力成本。