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docker缺點的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列評價、門市、特惠價和推薦等優惠
docker缺點的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳文豪,孫靖翀寫的 全自動化智慧系統運行維護：善用Ansible + Kubernetes 和小笠原種高的 圖解Docker & Kubernetes的知識與使用方法都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Podman x 取代Docker 的潛力股也說明：【Podman x 取代Docker 的潛力股?】 Front-End 的大家好，這次我們將去了解Podman & Docker 的主要架構，並進行深度優缺點比較。Docker 使用#containerd runtime ...
這兩本書分別來自深智數位 和碁峰所出版 。
國立陽明交通大學 土木工程研究所 張良正、陳宇文所指導 王琪的 未飽和地下水流之建模輔助工具開發與應用 （2021），提出docker缺點關鍵因素是什麼，來自於未飽和層模擬、降雨入滲、土壤特徵曲線、PFLOTRAN。
而第二篇論文國立聯合大學 能源工程學系碩士班 張祐維所指導 許文虎的 運用物聯網技術建置腳踏車發電系統 之 研究 （2021），提出因為有 腳踏車發電、物聯網的重點而找出了 docker缺點的解答。
最後網站不跟风，容器技术的真实优、缺点 - Zollty's Blog則補充：b）类似于DevOps平台的用法，编写pipline一键打包（实际上也是基于构建脚本和Dockerfile），上传到镜像仓库，然后基于kubernetes yaml定制化部署。
全自動化智慧系統運行維護：善用Ansible + Kubernetes
為了解決docker缺點 的問題，作者吳文豪,孫靖翀 這樣論述：
如果你還在用SSH、RDP管理主機， 如果你還在煩惱Dev、Staging和Product的同步， 本書會讓看到一個全新的世界， 單人管理萬台主機不再是神話！ ☆應用分散式化 隨著2014年10月7日Pivotal發佈第一個Spring Cloud的版本1.0.0.M1以來，憑藉產品的便利性、良好的生態，Spring Cloud迅速成為微服系統中最具代表性的開發框架，廣大開發者在享受微服務開發所帶來的便利同時，以前維護一個Tomcat的事情，現在起碼都是10個微服務起步，這也給應用的運行維護引入了更大的複雜性。 ★Kubernetes成為應用運行的標準平台 同樣是在20
14年，Google將內部Borg系統第一次以開放原始碼的方式發佈於GitHub之上，並將Microsoft、Red Hat、IBM、Docker引入Kubernetes社區。某種程度上，Kubernetes重新定義了作業系統，應用透過Kubernetes定義的抽象層，能夠享受傳統架構下難以實現的自動資源排程、自動修復、水平伸縮容等能力，並提升了應用發佈的品質，這是當年傳統運行維護難以想像的，但是如何用好相關的能力，對運行維護工程師來說也是一個新的挑戰。 ☆傳統監控升級提高了可觀察性 幾年前，我們手中的監控武器除了Zabbix，還有一個不太成熟的ELK，而現在，我們擁有Prometh
eus、ELK Stack、SkyWalking、Zipkin、Grafana等一系列工具。而且，我們已經看到了OpenTelemetry嘗試從規範層面完成Metric、Log、Trace的大一統，困擾傳統運行維護多年、多種運行維護資料難以連結的問題，即將得到解決。 ★AI從“陽春白雪”變得觸手可及 大部分的情況下，常見的AI技術針對的領域是視覺辨識、NLP等，如何將AI 技術應用到運行維護領域，還是一個非常值得探索的問題。看到了文豪新書的初稿，感覺本書來的正是時候，極佳地表現了這幾年運行維護的基礎架構的技術發展，同時具備很強的動手指導性，能夠幫助讀者在實踐的過程中，對相關的技術加深
瞭解，為更深入地鑽研相關技術打下基礎。 本書特色 ．介紹自動化運維和智慧化運維的常用技術 ．讓讀者能夠基於主流的容器化技術搭建自己的運維實驗環境 ．幫助讀者快速完成Docker與Kubernetes的入門 ．迅速掌握容器化技術中常用的技術點 ．提升讀者在容器化技術方面的能力 ．詳細介紹了自動化運維利器Ansible的使用方法 ．幫助讀者快速掌握AIOps的關鍵工具與技術
未飽和地下水流之建模輔助工具開發與應用
為了解決docker缺點 的問題，作者王琪 這樣論述：
地下水數值模式建置過程，由於網格切割與參數設定等工作較為複雜，因此除了原始之文字輸入檔外，常需以GUI介面或程式中繼介面，輔助模式使用者進行輸入檔準備或輸出結果展示等前後處理，GUI介面使用較方便，惟其難於整合至其他程式，因此再利用性低，而應用程序程式中繼介面則需使用者有一定程度的程式能力，惟易於整合至其他程式，因此再利用性遠高於GUI介面。PFLOTRAN為一開源軟體且可解孔隙介質中多相、多成分流體流動與傳輸模擬之軟體，可解地下水流問題且可進行平行化，使其可於短時間內進行大量模擬。然而PFLOTRAN屬於上述文字編輯器之處理介面，其缺點為輸入檔需人為手動輸入，使準備模擬輸入檔時需花費大量時
間，且若輸出的時刻數量多則產生之輸出檔也相對龐大，惟也無後處理繪圖程式檢視模擬結果，相對不便。因此，本研究利用Python物件導向設計方法開發PFLOTRAN模式對應之數值模式輔助程式工具，稱為pyPFT，針對未飽和地下水流部分建置繪圖功能，並將其應用於選定之未飽和層地下水流動案例之模擬，除驗證pyPFT之方便性外，並同時探討選定案例之物理機制。pyPFT除執行PFLOTRAN外主要包含各種產生輸入檔及輸出繪圖等之程式呼叫程序，方便使用者應用Python語言快速地進行各種案例的建模及模擬結果檢視，對於需準備大量輸入資料以進行大量模擬的情況，亦可快速完成。pyPFT應用方面，第一類為常用現地入滲
試驗之模擬分析，其為雙環地表入滲試驗與ETC Pask入滲試驗之模擬。模擬結果顯示，雙環入滲試驗在數小時試驗時間下之試驗穩態入滲率常與土壤飽和透水係數值不同，因此本研究建立現地穩態入滲率與土壤飽和透水係數之修正公式。與ETC Pask結果比較得知，惟ETC Pask之試驗結果經其既有之修正公式計算後所得之飽和透水係數值，則相當接近土壤之透水係數值。另一類應用為現地未飽和層試驗檢定，廠址為新竹頭前溪高灘地之分層土壤水分含量與溫度觀測，可得長期降雨與含水量與溫度變化資料，並利用SPOTPY中之模擬退火演算法結合pyPFT，檢定土壤參數與入滲係數之最佳解。以今年06/09至07/04間之資料進行參數
檢定結果顯示，NSE效率係數平均為0.552，van Genuchten土壤參數之m值推估結果為0.1938，α為0.09762，θr與θs分別為0.04843與0.37，K為8.697m/day，降雨入滲係數a則為0.867，並以此參數進行八天降雨時段土壤入滲之計算，此時段降雨量為92.0 mm(降雨強度為1.095 mm/hr)，模擬結果顯示同時期穿過地表之累積入滲量為79.764 mm(平均入滲強度為0.95 mm/hr)，穿越地表下3公尺處之累積入滲量為22.762 mm (平均入滲強度為0.211 mm/hr)，此值可視為地下水補注量，則約為降雨量之24%補注至地下水。以檢定之土壤參
數進行不同降雨場次土壤觀測資料之模擬，結果顯示降雨量小於60 mm時，降雨量與入滲係數之關係呈現正相關，而降雨量大於90 mm時，兩者呈現負相關。前述不同類別之未飽和層入滲案例應用顯示，本研究發展之pyPFT 確可有效協助使用者建立不同之模擬案例，其中之展示工具亦可輔助使用者檢視模擬成果，這些成功的案例應用，為後續將pyPFT整合至其他水資源資訊系統提供了堅實的基礎，而與其他系統之整合將可大為提升pyPFT之附加價值。
圖解Docker & Kubernetes的知識與使用方法
為了解決docker缺點 的問題，作者小笠原種高 這樣論述：
豐富的圖解+大量的練習，帶你徹底搞懂Docker怎麼用 本書是針對年輕工程師、不熟悉後端技術者所編寫的Docker入門書籍，收錄許多的圖解、動手實作內容，即便是不熟悉Linux、缺乏伺服器建置經驗的讀者，也能夠輕鬆理解，學會Docker與Kubernets的使用方式。 Docker的操作方式 如何在Linux 主機、虛擬主機建置Docker 如何同時使用多個容器 如何註冊Docker Hub 認識Docker Compose檔案的編寫格式 Kubernetes的安裝與用法
運用物聯網技術建置腳踏車發電系統 之 研究
為了解決docker缺點 的問題，作者許文虎 這樣論述：
物聯網可實現人與人、人與物，以及物與物間之通訊與交流，無線感測網路具有低成本、低耗電、一個網路可擴充的節點達數萬個等優點，是實現物聯網的關鍵技術之一。 雲端運算具有資源彙整、快速彈性調整資源規模、無所不在的網路存取等特性，可為個人和公司企業提供可隨需存取的運算與儲存資源，能為製造業帶來創新的商業應用模式及增加競爭力與獲益。著眼於物聯網與雲端運算之上述優點，本論文研發一套系統能將腳踏車發電的相關數據，透過物聯網將資料傳輸和擷取。 本論文將研究分別測試兩款不同規格的直流電發電機：1.高電壓高電流發電機(24V 10A 300W )2.高電壓低電流發電機(24V 3A 100W)，當使用
者轉動腳踏車踏板帶動發電機所產生的電能，測試在不同數量的LED燈所負載產生的發電量與手機的充電效能。