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docker應用實例的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦澁井雄介寫的 AI開發的機器學習系統設計模式 和龔正,吳治輝,閆健勇的 從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書都 可以從中找到所需的評價。
另外網站[分享]Synology Docker 應用實例整理 - Mobile01也說明：現今NAS 提供除了檔案分享功能之外, 另外可安裝套件以擴充其功能. 原廠已經提供了相當多的套件可供直接安裝使用. [分享]Synology Docker 應用實例整理
這兩本書分別來自碁峰 和深智數位所出版 。
國立中正大學 雲端計算與物聯網數位學習碩士在職專班 熊博安所指導 莊詩婷的 運用CAP定理與特徵向量識別探討於物聯網資料庫選擇之研究-以Redis及InfluxDB為例 （2021），提出docker應用實例關鍵因素是什麼，來自於物聯網、資料庫。
而第二篇論文中原大學 土木工程研究所 林旭信所指導 張弦浩的 基於微服務的SWMM雲端計算即時模擬系統之研發 （2020），提出因為有 SWMM、雲端計算、微服務、IoT物聯網、Docker容器的重點而找出了 docker應用實例的解答。
最後網站如何运用docker配合python开发环境实例 - 51CTO博客則補充：docker应用实例 -如何运用docker配合python开发环境实例，Python2.7中没有提供这种自动缓存。我们需要显式地转换代码，才能避免这种情况下的重复 ...
AI開發的機器學習系統設計模式
為了解決docker應用實例 的問題，作者澁井雄介 這樣論述：
幫助您更了解如何實務開發中應用機器學習技術 本書是機器學習系統設計模式的集合，範例使用的平台是Docker和Kubernetes，以確保程式碼的可重複執行。本書描述機器學習從訓練、評估和QA，到發布和運行推理器的順序，以及架構和代碼。藉由本書的指引，能夠幫助您更有效地使用機器學習的技術，將其應用在實際的系統開發中。 本書可以幫助您： ．了解如何MLOps這種機器學習付諸實用的開發維護方法 ．了解建置機器學習系統的方法，包括專為機器學習設計的系統（機器學習管線或實驗管理）與專為使用機器學習設計的系統（發佈或推論器），以實現MLOps ．了解改善機器學習系統品質的方法
，以及如何透過後續的維護改善模型 來自讀者的讚譽 ＂蘊含了MLOps的精華＂ ＂詳細介紹了如何開發在商業環境中應用機器學習的系統＂ ＂資訊豐富，是開發大型系統極佳的參考資料＂
運用CAP定理與特徵向量識別探討於物聯網資料庫選擇之研究-以Redis及InfluxDB為例
為了解決docker應用實例 的問題，作者莊詩婷 這樣論述：
物聯網（Internet of Things, IoT）是當前最具發展潛力的技術潮流，根據全球電信研究公司Analysys Mason所提出的預測報告指出，全球物聯網連接總數將從2019年底的15億增加到2029年的58億，物聯網所產生大量及多樣性的資訊，搭配人工智慧的技術，未來全球將致力於發展「物聯網資料即服務」（IoT Data as a Service, IoTDaas）的商業模式，如何選擇適合的資料庫管理這些大量取得的資料進而靈活取用，也成為相當重要的課題。所幸，隨著新型態數據的發展，目前市面上已開發各式更彈性的半結構化及非結構化的資料庫，如：NoSQL及NewSQL，但資料庫的多樣
性及應用面的不同，也讓選擇適當的物聯網資料庫變得相當困難，有鑑於此，本研究提出一個運用CAP定理及設計特徵識別的方法來選擇物聯網資料庫，主要針對物聯網架構之雲端平台工具層所使用之資料庫做為方向，以Redis及InfluxDB為例，先用CAP定理為理論基礎，探討資料庫架構，再依資料庫功能來歸納特徵向量指標，探討各別資料庫場景適用性分析，以提供物聯網應用開發人員在選擇資料庫之指引方向。基於客觀質化分析方法論，研究結果認為Redis和InfluxDB於架構上和高可用及容錯能力皆有良好的支持，設置上也可達到分佈式架構之資料最終一致性，甚至強一致性，再歸納二資料庫之特徵向量，並實測安裝進行簡易操作及功能
設置，比較後認為二者適性場景並不相同，Redis適合於文本等疊加資訊之應用案例，或對於查詢熱度高的情境；而InfluxDB適合大量湧入，講究時效，其bucket設計，在時間區段的最新資料予以保存，針對過期數據直接刪除，且使用元數據存儲的架構，諸如以上，InfluxDB在物聯網之使用上及未來提供應用服務較具可行性。
從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書
為了解決docker應用實例 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
基於微服務的SWMM雲端計算即時模擬系統之研發
為了解決docker應用實例 的問題，作者張弦浩 這樣論述：
本研究以SWMM(Storm Water Management Model)模式作爲模擬核心，結合雲端計算(Cloud Computing)、微服務概念(Microservice)與IoT(Internet of Things)物聯網技術，以手機APP與Web APP作爲前端，開發SWMM雲端計算即時模擬系統(Microservice-based SWMM Cloud Computing Real-Time Simulation System，MBSS)。用於進行即時SWMM模擬，即時檢測雨水下水道水位，依為都市暴雨防災提供參考。 研究首先進行雲端水理微服務的開發，使用Python語言開發
水理模擬核心，以Flask為框架進行微服務API的開發，再透過Docker容器對雲端水理微服務進行封裝。以亞馬遜AWS EC2作爲雲端計算服務平臺，將雲端水理微服務部署至EC2雲端。現地IoT物聯網裝置由壓力式水位計與Arduino、樹莓派組合成，將量測水位發送至雲端服務器。前端APP分別使用Django框架和Swift語言，開發Web APP與手機APP。 經水工實驗室水渠測試，由IoT裝置測量渠道水位，將水位數據發送至服務器。前端APP透過呼叫API的方式與雲端水理微服務進行交互，對SWMM水文參數進行設定，並發送模擬請求。雲端水理微服務根據使用者由APP提出請求，執行模擬，並將模擬結果
與IoT設備測量數據進行對比，最後將結果返回至前端APP。通過不同流量的測試，雲端SWMM模擬實驗室水渠水位與水位計測量水位相近，顯示MBSS之可行性，可依為智慧型都市暴雨防災模擬預警系統之參考。