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這兩本書分別來自深石 和深智數位所出版 。
國立高雄科技大學 電腦與通訊工程系 萬欽德所指導 林鴻章的 多重接取邊緣運算之負載卸除策略與延遲分析 （2021），提出vm下載關鍵因素是什麼，來自於多重接取邊緣運算、行動邊緣運算、負載卸除策略、延遲分析。
而第二篇論文國立勤益科技大學 資訊管理系 張定原所指導 廖崇恩的 應用微服務架構提升系統服務效能之研究 （2021），提出因為有 微服務架構、整體式架構、效能評估的重點而找出了 vm下載的解答。
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超前部署企業雲 非懂不可：最強圖解虛擬化，openstack企業雲一日即成
為了解決vm下載 的問題，作者羅偉立,楊文智 這樣論述：
配合案例分享，加深讀者的印象。 多重節點：企業級負載生產環境。 動態擴充：無停機時間快速增加資源節點，反向也能動態卸除。 整合儲存：後端掛載多元儲存環境，動態調整管理底層磁碟。 創新部署：提供雲端部署容器開發環境。 創新開發：使用API方式，客製化開發的遠端管理，隨時隨地掌握雲端環境。
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主機板 映泰B550M-SILVER
顯示卡 AMD-5700XT
水冷 NZXT X53 RGB
處理器 R7-5800X
記憶體 HyperX 32G
機殼 亞瑟之劍
多重接取邊緣運算之負載卸除策略與延遲分析
為了解決vm下載 的問題，作者林鴻章 這樣論述：
隨著使用者裝置 (User Equipment, UE) 與移動應用的發展，許多低效能設備無法應付需要高效能運算的應用，但5G網路中的多重接取邊緣運算可以解決這問題，使用者裝置可以將負載卸除到多重接取邊緣運算 (Multi-access Edge Computing, MEC) 上，能夠解決運算壓力的問題，MEC也是較靠近使用者裝置，可以減少任務的回應時間。本論文提出負載卸除策略，根據應用程式的不同提出四種負載卸除策略，分別是本地執行、完全卸載、基於順序任務 (Sequential Tasks) 之部分卸載和基於並行任務 (Concurrent Tasks) 之部分卸載，負載卸除策略會因使用
者裝置與邊緣伺服器的處理器速度和監測參數的上傳與下載頻寬、資料卸載率和資料大小受影響。根據上述因素，本論文提出計算四種負載卸除策略的時間延遲，進而選擇出最佳的卸載策略。本論文根據使用者裝置的資料運算速度、邊緣伺服器的資料運算速度、使用者裝置的後續資料運算速度、上傳頻寬、下載頻寬、資料卸載率、輸入資料和輸出資料，對上述影響負載卸除策略的延遲時間因素做探討。固定模擬情境後，改變單一影響因素，並代入各個負載卸除模式探討對時間延遲的影響。從模擬結果得出使用者裝置的資料運算速度、邊緣伺服器的資料運算速度、上傳頻寬和資料卸載率對於負載卸除策略影響巨大，它們的改變決定負載卸除策略的選擇。根據研究結果可得知，
要對負載卸除策略做改變時，需針對上述因素進行改良，進而增加MEC的使用，幫助UE減少運算負擔與電池的消耗。
用Node.js一統JavaScript前後端：強勢Web開發親手作
為了解決vm下載 的問題，作者趙榮嬌 這樣論述：
JS大師必學的Node.js，無縫接軌前後端，開發出最先進的網站架構。 高速、輕巧、全能、多用途，學一種語言，全端開發通用！ 當全端工程師逐漸取代網頁設計師和後端開發人員時，各式各樣的前端、後端語言一定讓你眼花撩亂。但在Node.js出現後，全端工程師的日子輕鬆多了。只要熟悉一種語言(Javascript)，你就可以敞徉在快速佈建系統及輕鬆開發的大道上。事實上Node.js帶給你的不止如此；高速的執行能力、多執行緒、和主流資料庫及NoSQL的對接，強大的偵錯能力及豐富的套件選擇，輕輕鬆鬆就開發出最流行的網頁應用程式，難怪Node.js已成為最流行的輕量級網站架設主流產品。
主要內容有： 1. Node.js與JavaScript的關係和區別 2. Node.js工作原理和NPM的使用 3. Node.js語法和常用模組 4. Node.js非同步I/O與多執行緒 5. Node.js錯誤處理、Node.js測試方法 6. Node.js的資料處理方法 7. 結合Vue+Express+Koa+MongoDB的Node.js專案實戰 等。 適合讀者： 本書適合有一定的HTML、CSS、JavaScript基礎，希望全面學習Node.js開發的前端開發人員閱讀，也適合希望加強Web專案開發水準的人員閱讀，不管你從前
使用的是php、java、甚至你覺得已經完美的Rails，試試Node.js絕對讓你意想不到的收獲。
應用微服務架構提升系統服務效能之研究
為了解決vm下載 的問題，作者廖崇恩 這樣論述：
在網路、手機時代的普及之下，能上網的使用者越來越多，這在系統端上也可能造成不堪負荷的問題。而這幾年火紅的Docker容器技術，其中容器是一種虛擬化的概念，他不但可以讓系統能夠有效隔離，也可以讓系統與系統之間的運作不隨著彼此之間互相干擾於是以往的整體式架構紛紛地將系統功能轉向容器化，最後衍生出微服務架構，微服務架構能獨立的部署不同的子系統功能並且獨立運作於容器之中，不相互影響。而本研究規劃探討整體式架構與微服務架構在性能表現上有何優劣，於是結合了機器學習作，從Kaggle中下載UCI所提供之腎臟病400筆資料與26個特徵值，並分別訓練KNN、SVM、DNN做為系統功能，再以Python之Fas
tAPI開發整體式架構系統，以Python建立微服務子系統、Golang建立Gateway結合gRPC開發微服務架構系統，以同硬體環境、同部署、運行、配置方法，並提出兩者情境：1. 多人同時使用單一系統：同時間有多個使用者使用一個子系統2. 多人同時使用多個系統：同時間有多個使用者使用多個子系統透過JMeter模擬兩情境，測試十次，將測試資料儲存至CSV中，透過Python Pandas讀取資料集並以兩指標吞吐量與回覆時間分析兩者在不同情境下的優勢與劣勢。在情境1多人同時使用單一系統上，多個人使用一個系統，性能表現上以整體式系統較為優異，整體式因為記憶體傳遞資料的關係，能凸顯在單一系統的優
勢，在情境2多人同時使用多個系統上，因微服務互相獨立運作，不相互影響，不被較消耗系統資源之子系統佔據系統資源，讓其他子系統可以正常運作，以微服務系統運作性能表現較為優異。