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No Point B: New Rules for Leading Change in the New Hyper-Connected, Radically Conscious Economy

為了解決email account的問題，作者Gardner, Caleb 這樣論述：

Caleb Gardner is an insatiably curious innovation and change expert with unique experience that includes startups, global nonprofits, Fortune 100 clients, and presidents of the United States. For more than three years, he was the lead digital strategist for OFA, Barack Obama’s political advocacy gro

up. Caleb led one of the largest digital programs in existence, with a millions-strong email list and massive social media following--including the most followed Twitter account in the world, @BarackObama. (The president once said of Caleb, ＂He’s a better Barack Obama than I am.＂) After 2016, Caleb

was also one of the founding senior advisors of Swing Left, helping the scrappy startup become the political powerhouse it is today. But his decades of experience in digital leadership, entrepreneurship, and social impact don’t just include work in government and politics: He’s built content strateg

ies and developed operational frameworks for a variety of organizations in the public and private sectors, including at prestigious professional service firms like Bain & Company and Edelman. Now as the cofounder and managing partner of 18 Coffees, an innovation consulting firm, Caleb helps business

es with a mission to change the world get a foothold in the future, using his professional experience to solve impossible problems and bring new ideas to life, for global clients such as United Way Worldwide, Bose Corporation, Pandora, Fordham Law School, and others. Caleb also written columns for F

orbes and other online publications, and is frequently asked for quotes for publications like NBC News, Crain’s Chicago Business, WIRED magazine, Strategy magazine, BBC Radio 4, and Entrepreneur magazine, among others.

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AIDA 模式：菲律賓微型企業有效的社交媒體 營銷策略

為了解決email account的問題，作者喜伊拉 這樣論述：

摘要中小微型企業是菲律賓經濟增長的支柱。微型企業約佔所有企業的 88.77%。以就業而言，它是該行業的巨大提供者之一。然而，該國正經歷著高達 12.2% 的巨大商業失敗率。由於無利可圖和財務問題，菲律賓的微型企業倒閉。然而，主要問題之一是缺乏戰略營銷方法，這不僅在國內普遍存在，在美國也同樣的普遍存在。這項定性多案例研究的目的是製定有效的社交媒體營銷策略，以幫助菲律賓的微型企業保持活力。六家成功運用有效社交媒體營銷策略的各行各業的微商通過視訊通話界面進行了深度訪談，並對他們的社交媒體帳號進行了分析。基於調查結果，研究人員基於營銷模型 AIDA（注意力、興趣、慾望和行動）提出了使用社交媒體作為營

銷工具的策略。 AIDA 模型是一種廣為人知的營銷理論，其中潛在客戶會經歷一系列認知階段，引導他們進行最終購買。對參與者社交媒體賬戶的分析表明，Facebook是他們營銷業務的主要工具。深度採訪還披露了可能有助於當前和未來微型企業的社交媒體指標和建議。本研究中製定的社交媒體營銷策略將指導微型企業提高其業務的長期生存能力。

Spinnaker實戰：云原生多云環境的持續部署方案

為了解決email account的問題，作者王煒王振威 這樣論述：

本書聚焦於雲原生和多雲環境的持續部署方案，共分13章，內容涉及聲明式持續部署概述、Spinnaker基礎與實戰、金絲雀發佈與灰度發佈、部署安全、混沌工程及生產化建議等，結構清晰，循序漸進，深入淺出。   在持續部署最佳實踐方面，本書重點介紹了如何實施灰度發佈、自動金絲雀分析和混沌工程，這些高級部署功能是Netflix 公司實現快速而穩定反覆運算的核心技術。關於如何落地Spinnaker，本書站在人和組織架構的視角，為遷移團隊提供了指導性的意見，解決了新技術落地難的問題。 王煒，騰訊雲CODING高級架構師，CNCF大使，KubeCon評審委員會成員，開源雲原生開發境Nocal

host研發負責人，騰訊雲大學講師。多年來始終從事雲原生架構、Docker、Kubernetes、DevOps及微服務領域的研究與實踐，擅長開源項目治理和運營。   王振威，騰訊雲CODING研發總監，開源雲原生開發環境Nocalhost產品負責人。深耕開發者工具領域，實現了CODING代碼託管、CI/CD等產品從0到1的突破，在Linux、Golang、Java、Kubernetes、Docker等技術領域有所見長。   01 聲明式持續部署概述 1 1.1 持續交付與持續部署 2 1.1.1 為什麼要持續交付 2 1.1.2 持續交付的好處 3 1.1.3 保持隨時可交付

4 1.1.4 解決問題：提高發佈頻率 4 1.1.5 自動化持續部署 5 1.2 命令式與聲明式 6 1.2.1 簡單易用的命令式 7 1.2.2 抽象和歸納的聲明式 8 1.3 常見的聲明式系統 9 1.3.1 Kubernetes 9 1.3.2 Terraform 11 1.3.3 Ansible 12 1.4 聲明式與命令式結合：聲明式腳本流水線 13 1.4.1 核心思想 13 1.4.2 代碼即流水線 14 1.4.3 步驟執行 15 1.5 聲明式腳本流水線的意義 16 1.5.1 簡化行為描述 16 1.5.2 降低學習曲線 17 1.5.3 落地持續部署 17 1.5.4

實現自動化 17 1.6 本章小結 18 02 管理雲基礎設施 19 2.1 遷移至雲原生與混合雲的挑戰 20 2.1.1 憑據管理 20 2.1.2 多雲架構 20 2.1.3 跨地域部署 21 2.1.4 自動伸縮 21 2.1.5 不可變的基礎設施和部署製品 22 2.1.6 服務發現 22 2.2 組織雲基礎設施 23 2.2.1 以應用為中心 23 2.2.2 抽象對雲的操作 24 2.2.3 雲模型 26 2.2.4 多雲配置 26 2.3 流量組織形式 27 2.3.1 啟用/不啟用 27 2.3.2 啟用/啟用 27 2.4 持續部署工具對比 27 2.4.1 Tekton

28 2.4.2 Argo CD 31 2.5 本章小結 36 03 Spinnaker 簡介 37 3.1 概念 38 3.2 應用管理 38 3.2.1 應用 39 3.2.2 伺服器組 39 3.2.3 集群 39 3.2.4 負載等化器 41 3.2.5 防火牆 41 3.3 應用程式部署 42 3.3.1 流水線 42 3.3.2 階段 43 3.3.3 任務 43 3.3.4 部署策略 43 3.4 雲提供商 45 3.5 Spinnaker 架構 46 3.5.1 Deck 48 3.5.2 Gate 50 3.5.3 Clouddriver 50 3.5.4 Orca 51

3.5.5 Echo 52 3.5.6 Front50 53 3.5.7 Igor 54 3.5.8 Fiat 54 3.5.9 Rosco 55 3.5.10 Kayenta 56 3.6 本章小結 57 04 安裝Spinnaker 59 4.1 環境要求 59 4.1.1 Kubernetes 59 4.1.2 Kubectl 62 4.1.3 Jenkins 63 4.1.4 Docker Registery 66 4.2 安裝部署 67 4.2.1 Halyard 命令列工具 67 4.2.2 選擇雲提供商 70 4.2.3 選擇運行環境 71 4.2.4 選擇存儲方式 71 4

.2.5 部署 73 4.2.6 升級 78 4.2.7 備份配置 79 4.2.8 常見問題 81 4.3 本章小結 82 05 Spinnaker基本工作流程：流水線 84 5.1 管理流水線 85 5.1.1 創建流水線 85 5.1.2 配置流水線 87 5.1.3 添加自動觸發器 87 5.1.4 添加階段 88 5.1.5 手動運行流水線 89 5.1.6 禁用流水線 91 5.1.7 刪除流水線 91 5.1.8 鎖定流水線 92 5.1.9 重命名流水線 92 5.1.10 通過JSON編輯流水線 93 5.1.11 流水線歷史版本 94 5.2 部署製品 95 5.2.1

在流水線中使用製品 98 5.2.2 自訂觸發器製品 103 5.2.3 Kubernetes Manifest 製品 104 5.2.4 製品類型 108 5.3 啟動參數 108 5.4 階段 109 5.4.1 基礎設施階段 110 5.4.2 集成外部系統階段 112 5.4.3 測試階段 113 5.4.4 流程控制階段 113 5.4.5 自訂階段 114 5.5 觸發器 114 5.5.1 時間型觸發器 115 5.5.2 事件型觸發器 115 5.6 通知 116 5.7 流水線運算式 118 5.7.1 編寫運算式 119 5.7.2 測試運算式 124 5.8 版本控制和審

計 125 5.9 動態流水線示例 126 5.10 本章小結 132 06 深入核心概念 133 6.1 虛擬機器階段 133 6.1.1 Bake 133 6.1.2 Tag Image 135 6.1.3 Find Image From Cluster 135 6.1.4 Find Image From Tags 136 6.1.5 Deploy 137 6.1.6 Disable Cluster 139 6.1.7 Disable Server Group 140 6.1.8 Enable Server Group 141 6.1.9 Resize Server Group 142

6.1.10 Clone Server Group 143 6.1.11 Rollback Cluster 144 6.1.12 Scale Down Cluster 145 6.2 Kubernetes階段 145 6.2.1 Bake (Manifest) 146 6.2.2 Delete (Manifest) 147 6.2.3 Deploy (Manifest) 148 6.2.4 Find Artifacts From Resource (Manifest) 151 6.2.5 Patch (Manifest) 152 6.2.6 Scale (Manifest) 154 6.2.7

Undo Rollout (Manifest) 155 6.3 集成外部系統階段 156 6.3.1 Jenkins 156 6.3.2 運行 Script 腳本 158 6.3.3 Travis階段 160 6.3.4 Concourse階段 162 6.3.5 Wercker階段 163 6.3.6 Webhook階段 165 6.3.7 自訂 Webhook階段 167 6.4 流程控制階段 170 6.4.1 Wait 171 6.4.2 Manual Judgment 171 6.4.3 Check Preconditions 173 6.4.4 Pipeline 174 6.5

其他階段 175 6.6 部署製品類型 176 6.6.1 Docker 鏡像 176 6.6.2 Base64 178 6.6.3 AWS S3 179 6.6.4 Git Repo 181 6.6.5 GitHub 文件 182 6.6.6 GitLab 文件 184 6.6.7 Helm 185 6.6.8 HTTP文件 188 6.6.9 Kubernetes 對象 189 6.6.10 Maven 190 6.7 配置觸發器 192 6.7.1 Git 192 6.7.2 Docker Registry 194 6.7.3 Helm Chart 196 6.7.4 Artifacto

ry 197 6.7.5 Webhook 198 6.7.6 Jenkins 201 6.7.7 Concourse 202 6.7.8 Travis 202 6.7.9 CRON 203 6.7.10 Pipeline 204 6.7.11 Pub/Sub 204 6.8 使用流水線範本 205 6.8.1 安裝 Spin CLI 206 6.8.2 創建流水線範本 209 6.8.3 渲染流水線範本 211 6.8.4 使用範本創建流水線 211 6.8.5 繼承範本或覆蓋 213 6.9 消息通知 213 6.9.1 Email 216 6.9.2 Slack 218 6.9.3 SMS

220 6.9.4 企業微信機器人 221 6.9.5 釘釘機器人 223 6.10 本章小結 226 07 自動金絲雀分析 227 7.1 Spinnaker 自動金絲雀發佈 227 7.2 安裝組件 229 7.2.1 安裝 Prometheus 229 7.2.2 集成 Minio 232 7.2.3 集成 Prometheus 233 7.3 配置金絲雀 233 7.3.1 創建一個金絲雀配置 234 7.3.2 創建和使用選擇器範本 239 7.3.3 創建金絲雀階段 240 7.4 獲取金絲雀報告 248 7.5 工作原理 250 7.6 最佳實踐 251 7.7 本章小結 2

53 08 混沌工程 254 8.1 理論基礎 254 8.1.1 概念定義 254 8.1.2 發展歷程 255 8.2 為什麼需要混沌工程 256 8.2.1 與測試的區別 256 8.2.2 與故障注入的區別 256 8.2.3 核心思想 257 8.3 五大原則 257 8.3.1 建立穩定狀態的假設 257 8.3.2 用多樣的現實世界事件做驗證 258 8.3.3 在生產環境中進行測試 258 8.3.4 快速終止和最小爆炸半徑 259 8.3.5 自動化實驗以持續運行 259 8.4 如何實現混沌工程 259 8.4.1 設計實驗步驟 260 8.4.2 確定成熟度模型 260

8.4.3 確定應用度模型 262 8.4.4 繪製成熟度模型 263 8.5 在 Spinnaker 中實施混沌工程 263 8.5.1 Gremlin 264 8.5.2 Chaos Mesh 265 8.6 本章小結 268 09 使部署更加安全 269 9.1 集群部署 269 9.1.1 部署策略 269 9.1.2 回滾策略 278 9.1.3 時間窗口 283 9.2 流水線執行 285 9.2.1 併發 285 9.2.2 鎖定 286 9.2.3 禁用 287 9.2.4 階段條件判斷 288 9.2.5 人工確認 288 9.3 自動驗證階段 295 9.4 審計和可追

溯 299 9.4.1 消息通知 299 9.4.2 流水線變更歷史 300 9.4.3 事件流記錄 301 9.5 本章小結 302 10 最佳實踐 303 10.1 南北流量自動灰度發佈：Kubernetes + Nginx Ingress 304 10.1.1 環境準備 304 10.1.2 部署 Nginx Ingress 305 10.1.3 初始化環境 308 10.1.4 創建流水線 309 10.1.5 運行流水線 311 10.1.6 原理分析 317 10.1.7 生產建議 319 10.2 東西流量自動灰度發佈：Kubernetes + Service Mesh 319

10.2.1 環境準備 320 10.2.2 安裝 Istio 321 10.2.3 Bookinfo 應用 322 10.2.4 初始化環境 324 10.2.5 創建流水線 326 10.2.6 運行流水線 328 10.2.7 原理分析 332 10.3 本章小結 334 11 生產建議 336 11.1 SSL 336 11.2 認證 341 11.2.1 SAML 342 11.2.2 OAuth 345 11.2.3 LDAP 349 11.2.4 x509 350 11.3 授權 351 11.3.1 YAML 353 11.3.2 SAML 354 11.3.3 LDAP

354 11.3.4 GitHub 355 11.3.5 Service Account 356 11.3.6 流水線許可權 358 11.4 Redis配置優化 359 11.5 橫向擴容 360 11.6 使用MySQL 作為存儲系統 363 11.6.1 Front50 366 11.6.2 Clouddriver 367 11.6.3 Orca 369 11.7 監控 372 11.7.1 Prometheus 373 11.7.2 Grafana 378 11.8 本章小結 382 12 擴展 Spinnaker 383 12.1 配置開發環境 383 12.1.1 Kork 38

3 12.1.2 組件概述 384 12.1.3 環境配置 385 12.2 編寫新階段 386 12.3 本章小結 394 13 遷移到Spinnaker 395 13.1 如何說服團隊 395 13.2 遷移原則 396 13.2.1 最小化變更工作流 396 13.2.2 利用已有設施 397 13.2.3 組織架構不變性 397 13.3 本章小結 399

科技巨頭大數據蒐集與處理個人資料之研究—以2019年法國谷歌案為中心

為了解決email account的問題，作者許台融 這樣論述：

現代人在日常生活中大量使用科技巨頭提供的產品與服務，雖然享受了科技帶來的各種便利，但對於個人隱私被侵犯的顧慮也隨之增加。本文研究科技巨頭大數據蒐集與處理個人資料的爭議，主要採用文獻分析法與案例分析法，前者所採用的文獻資料橫跨資訊科技、大數據、電子商務、經濟、行銷、營運策略與法律等7大領域。後者案例分析深入介紹谷歌過去近20年來在歐洲地區的營運引發哪些法律爭議，然後以2019年法國谷歌案為中心，仔細研究案例事實與裁罰理由。分析完谷歌案例之後，設想谷歌案發生在我國，試議谷歌案之可能主管機關歸屬與權能，以及我國個人資料保護法是否能裁罰谷歌，並對我國行政裁罰措施與歐盟作比較。本研究的發現與成果計有以

下4點：(1)大數據蒐集與處理個人資料為免費網路商業模式之必然。以科技巨頭的商業模式來看，如果使用者端繼續保持免費，然後從廣告商那端收費，則科技巨頭勢必繼續高度倚賴大數據科技去蒐集個資，強化瞄準廣告目標對象的能力。(2)科技巨頭與使用者之間存在著巨大的權力不對稱，單一使用者根本無法抵制科技巨頭，但繼續使用，使用者必須承擔因個資洩漏或不當利用所導致可能的隱私侵權行為、名譽受損等隱性成本。(3)即使以目前世界上最嚴格、罰鍰金額最高的GDPR來論，對於個資保護的結果仍不如預期。(4)我國個資法實難對科技巨頭起強力監管的作用，而受憲法所保障的人格權（隱私權），尚難具體落實。本研究提出以下4點建議：(1

)資料保護的法律條文需要更加「易懂」並且使用「清楚簡易」的語言。(2)政府須要積極教育大眾保護自己的個資，以及承擔主動公布個資可能帶來的風險。(3)大眾應為自己的個資保護盡責。(4)資料保護監管不該由各國自己制訂相關法律且獨自面對科技巨頭的壓力，而是應該提升至全球合作的階級，制定一套通用的共同準則供各國內國法化。關鍵字：科技巨頭、個人資料保護、一般資料保護規則、大數據、隱私權、谷歌