無伺服器運算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

Azure雲端運算實戰 : 使用PaaS服務快速打造交談式聊天機器人(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決無伺服器運算的問題，作者莊閔期(MickeyChuang) 這樣論述：

本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，Microsoft Azure 組冠軍系列文章 《白眼狼的30天Azure跳槽計畫》 　　第一本使用 Azure 雲端服務與 TypeScript 語言開發聊天機器人專書，帶讀者從需求出發，靈活使用 Azure 雲服務，設計自己的雲端系統架構解決方案，快速建置聊天機器人。本書旨在讓者具備自學雲端的能力，將來在面對不同應用場景，能使用你擅長的開發工具，選擇適合的雲端服務，靈活使用 Azure 雲端服務設計自己的應用程式。 　　精選主題 　　訊息交換平台 Microsoft Teams、LINE 　　使用 Webhook 將 Web Servic

e 連接至 Microsoft Teams 　　理解 LINE Messaging API 打造聊天機器人 　　無伺服器運算 Azure Functions 　　打造 Serverless API 　　打造事件訂閱 Webhooks 　　使用指令開發、測試、部署函式 　　資料庫服務 Azure Cosmos DB 、Azure Cache for Redis 　　使用 SQL/Core API 搜尋 Cosmos DB 資料 　　開發 RESTful API 存取 Cosmos DB 資料 　　使用 Azure 建立 Redis Cache 緩存資料 　　 　　訊息服務 Azure Ser

vice Bus 　　使用 Queues 佇列傳訊 　　使用發佈/訂閱 Topics 主題傳訊 　　部署 Service Bus Trigger 事件觸發器 　　認知服務 LUIS、Custom Vision 　　使用 LUIS 建立自然語言理解模型 　　使用 Custom Vision 建立影像辨識模型 　　整合認知服務加值聊天機器人 　　適合讀者 　　-有基本程式基礎，想自學使用雲端運算 　　-對 Micorsoft Azure 有興趣的學生、新手工程師 　　-已有雲端經驗但還不熟悉 Micorsoft Azrue 本書特色 　　新手也能輕鬆學 Azure!四大主題(無伺服器運算、

資料庫服務、訊息服務、認知服務)一次滿足，手把手帶你用 TypeScript 實作！ 　　詳細的圖解操作流程，讓你熟悉使用 Azure 雲端平台 　　整合 Azure 與聊天機器人，帶你建置、管理及部署應用程式 　　列舉一個雲端架構，引導你善用 Azure 服務設計屬於自己的解決方案 專業推薦 　　本書涵蓋雲端運算的概念與型態、技術實作、趨勢應用與產品實務，作者以自學累積的知識與實務經驗，結合了現行趨勢應用的聊天機器人，一步步帶你進入雲端世界。無論是對雲服務有興趣者，抑或是新踏入雲世界的你，透過本書將讓你更了解如何善用 Microsoft Azure 設計屬於自己的應用程式! 　　張沛

晴 　　Microsoft One Commercial Partner Marketing Assistant Manager  

無伺服器運算進入發燒排行的影片

人工智慧物聯網結合無伺服器架構應用於水質檢測系統之實現

為了解決無伺服器運算的問題，作者陳薪宇 這樣論述：

運用雲端無伺服器系統應用於水質監測，以水質檢測與預測為出發點，運用pH、氧化還原、溶氧量、電導度以及溫度感測器為基礎，傳輸方式使用Wi-Fi訊號，傳輸檢測資料到Firebase雲端平台上，在此平台上運用無伺服器的技巧，建立一漸進式網路應用程式，並在水質出現問題時，即時的做出通知以及警報。針對水質感測器在水中產生的傳導干擾，研製一具有隔離訊號功能的DC-DC轉換器，提供3.7V的隔離電源與I2C通道，作為訊號隔離模組，使水質感測器之I2C訊號可以不受干擾的傳輸。整合市售常見的水質檢測項目與雲端無伺服器系統，運用在設計的實驗中，分別為封閉環境實驗、大腸桿菌實驗與養殖環境實驗，模擬水質在劣化的情況

下，投入改善水質的奈米銀，得到經過奈米銀沖洗的管線其水質與原先尚未汙染時相近。最後，應用機器學習預測數據，透過遞迴神經網路、門控循環單元以及長短期記憶模型三種不同模型來找出最佳預測參數以及預測神經網路。在訓練後，利用均方根誤差、平均絕對誤差以及平均絕對百分比誤差的公式求出誤差量，提供未來水質數據預測給養殖戶，避免水質變化所造成的損失。在經過實驗後發現除了氧化還原以外的數據皆以門控循環單元模型表現最佳，誤差大多在0.5以內，其中以pH值的預測最為精準，RMSE、MAE、MAPE的數值分別為0.0096、00080、0.0930%，預測之數據相當準確。

AWS Lambda程式設計

為了解決無伺服器運算的問題，作者JohnChapin,MikeRoberts 這樣論述：

用Java建立和部署無伺服器應用程式 　　「如果你是想要獲取無伺服器運算優勢的Java開發者，這本書就是你正在尋覓的！」 —Brian Gruber Meetup首席架構師 　　無伺服器改進了組織建立和部署軟體的方式。Java工程師可以透過本書的引導，學習無伺服器運算，並了解雲端運算執行模型如何降低開發和維運的複雜度和成本，同時減少進入市場的花費和時間。 　　工程師主管John Chapin和Mike Roberts將引導您使用AWS Lambda，透過開發應用程式，學習Amazon的事件驅動、無伺服器運算平台，包括準備開發環境、編寫Lambda函式和部署、維運無伺服器軟體。書中各章

節的練習題也有助於您了解開發過程中的各個面向。 　　‧介紹無伺服器架構、函式即服務和AWS Lambda 　　‧如何在雲端上部署Lambda函式 　　‧編寫Lambda函式，並和其他AWS服務整合 　　‧建立和包裝Java的Lambda程式碼和相關套件 　　‧建立無伺服器API和資料管線，打造無伺服器應用程式 　　‧使用自動化技術，測試無伺服器應用程式 　　‧打造顧客面向、隨時可用的應用程式 　　‧了解無伺服器架構的機會和易掉入的陷阱  

企業導入雲端運算服務供應商之技術評估策略

為了解決無伺服器運算的問題，作者葉育琳 這樣論述：

2020年起COVID-19疫情影響全球，各國政府採取鼓勵或強制性的居隔措施，要求工作時段分流或是減少實體到辦公處所，轉成進行居家工作，促使諸多企業投入更多資訊科技導入雲端服務來因應疫情所帶來的工作型態的改變，因此企業員工在家工作且使用視訊會議、雲端服務、VPN連線等工具，使企業得以運用雲端運算服務讓公司的商業服務能夠持續營運不間斷。實際上各行各業的工作流程、營運條件皆不相同，企業為了因應遠端工作的需求，會有不同面向問題的考量，例如硬體規格、網際網路連線與軟體相容性等問題。這些問題使企業在將資訊網路服務轉移至雲端服務時都必須做詳細的規劃與評估，以符合企業的資訊網路系統營運功能需求及滿足維運成

本考量，讓企業不會因為疫情影響企業的生存。本研究針對國內外雲端運算服務供應商，例如AWS、Azure、GCP、Cloudflare、中華電信、台灣大哥大、戰國策等知名雲端運算服務供應商，從服務模式、技術支援、軟硬體架構、及營運成本評估，提供企業在轉移資訊網路服務系統到雲端時，可以找到最合適的雲端運算服務供應商，讓企業可以順利進行系統建置與維運，讓資訊服務平台適性發展，不但企業可以持續提供穩定的商業服務，還可以進行數位轉型，讓企業成長及茁壯。