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AWS 無伺服器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊
AWS 無伺服器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JohnChapin,MikeRoberts寫的 AWS Lambda程式設計 和山下光洋的 使用AWS在雲端建置Linux伺服器的20堂課都 可以從中找到所需的評價。
另外網站建置您的第一個無伺服器Web 應用程式 - AWS也說明：無伺服器 運算可讓您建置和執行應用程式與服務，而無須擔心伺服器的問題。使用無伺服器運算，您的應用程式仍然在伺服器上執行，但所有伺服器管理工作都由AWS 完成。
這兩本書分別來自歐萊禮 和碁峰所出版 。
元智大學 工業工程與管理學系 蘇傳軍所指導 方志群的 工業物聯網中的模型即服務無服務器邊緣計算框架 （2021），提出AWS 無伺服器關鍵因素是什麼，來自於智慧物聯網、無伺服器邊緣運算。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 曾國雄、張朝陽所指導 陳薪宇的 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 （2021），提出因為有 回歸模型預測、雲端無伺服器、Firebase、漸進式網路應用程式、傳導干擾、水質檢測的重點而找出了 AWS 無伺服器的解答。
最後網站無伺服器框架- 維基百科，自由的百科全書則補充：無伺服器 框架（Serverless Framework） 是一個使用Node.js 編寫的免費開放原始程式碼的Web 框架。 無伺服器（Serverless） 是第一個為在AWS Lambda 平臺上構建應用程式 ...
AWS Lambda程式設計
為了解決AWS 無伺服器 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
工業物聯網中的模型即服務無服務器邊緣計算框架
為了解決AWS 無伺服器 的問題，作者方志群 這樣論述：
隨著無處不在的智慧物聯網的興起，邊緣計算及其擴展應用正在幫助企業擁抱並加速向更高效、更具成本效益的未來工廠過渡。這些應用涵蓋了廣泛的工業場景，包括預測性維護、自動化過程控制等。邊緣計算技術在以更低的連接成本和更好的安全實踐實現可靠、不間斷連接的 AIOT 網絡方面發揮著重要作用。在邊緣計算網絡中，通常需要數百甚至數千個互連的邊緣設備。經常使用的網絡協議也不一致，因此難以有效地更新、從屬或管理大量應用程序。此外，AIOT 應用程序通常不需要邊緣設備連續運行，空閒設備會產生多餘的功耗，這對工廠來說是昂貴的。在這項研究中，我們提出了一種模型即服務無服務器邊緣計算 (MASE) 架構，用於運行 AI
驅動的應用程序並在終端設備上呈現結果。人工智慧模型的部署、更新和維護可以快速完成，管理效率極高。作為一個額外的好處，計算節點和終端設備的組合可以為應用程序帶來顯著的成本節約，讓工廠不需要投資額外的硬體成本。使用本研究所提出的MASE架構，可以構建成本更低、管理更好、更有效的邊緣計算架構，用於部署 AIOT 應用程序。
使用AWS在雲端建置Linux伺服器的20堂課
為了解決AWS 無伺服器 的問題，作者山下光洋 這樣論述：
實際動手做，了解如何運用AWS架設伺服器 這是一本告訴大家如何運用AWS在雲端上從零開始建構伺服器的書籍，藉由本書的指引，您可以了解如何在雲端建構伺服器，以及管理雲端上的伺服器。本書將從如何申請AWS帳戶開始，一步步帶領您利用AWS的EC2建構Linux伺服器，並在其上進行管理與各種伺服器的建置作業。 ．如何申請AWS帳戶 ．如何使用AWS的EC2來建構Linux伺服器 ．如何安裝與管理Linux套件 ．Linux的基礎指令操作 ．Linux的權限管理 ．vim的基礎操作方式 ．如何監控Linux伺服器的工作狀況 ．Git的基礎操作 ．如何建立並
使用Docker ．如何在雲端建構WordPress
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AWS 無伺服器 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。