Mac 效能測試的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略

為了解決Mac 效能測試的問題，作者林子軒 這樣論述：

Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略 　　本書獨家解析知名大數據專案，FinMind，帶你一窺大數據產品的發展過程，打造專屬個人的大數據 side project、作品、產品。讀完本書，你將學會分散式爬蟲、rabbitmq、api、MySQL 資料庫、壓力測試、docker、CICD、雲端、traefik、redash 視覺化等，本書是一本集大成的作品。 　　分享在 Github 獲得 1,500 stars 的大數據 side project，並幫助讀者從 0 開始，打造專屬個人的大數據 side project。 　　●    資料工程 　　○  

 使用分散式技術，rabbitmq、flower、celery，收集證交所、櫃買中心、期交所等股市資訊。 　　○    使用 docker、fastapi 架設 RESTful API 服務。 　　○    使用 docker swarm 架設分散式服務，包含爬蟲、api、資料庫 MySQL、rabbitmq 等服務。 　　○    使用雲端服務，一個月 5 美金，且免費提供 100 美金額度。 　　○    一站式管理多台分散式機器。 　　●    產品迭代 　　○    單元測試 unit test 介紹，包含爬蟲、api 測試範例。 　　○    使用 CICD 做持續性整合、部屬，並以

gitlab-ci 搭配 API 服務做為範例。 　　●    API 產品上線 　　○    免費網址申請教學，No-IP。 　　○    免費 SSL 憑證教學，Let's Encrypt。 　　○    一站式管理多服務網址，容器化反向代理工具 Traefik。 　　●    業界資料視覺化工具 　　○    使用 Redash 建立個人化、股市分析儀表板。  

Mac 效能測試進入發燒排行的影片

DCH: An Approach to Create a Dynamic Container Honeypot

為了解決Mac 效能測試的問題，作者周芷安 這樣論述：

近幾年雲端運算愈來愈盛行，因為其成本低、延展性高、易於維護的優點，逐漸取代傳統只能在本地操作應用程式的限制。除了虛擬化，容器也是實現雲端運算的重要技術之一，容器可以直接共享主機的作業系統，雖然方便且節省成本，但因為沒有自己獨立的作業系統，安全、隔離機制和虛擬機比，相對薄弱，也較容易成為入侵者的攻擊目標。蜜罐是一種主動式防禦，透過模擬一個網路服務或有漏洞的環境，吸引入侵者上鈎，藉以蒐集入侵者的攻擊意圖、手法、工具等等，透過蒐集到的資訊，我們可以了解現有系統存在哪些資安問題，正面臨哪些挑戰，結合蜜罐和傳統的被動式防禦，可以更有效強化系統安全。本論文提出容器動態變蜜罐的機制，我們設計了一個警告備份

系統，加上防毒軟體、即時監控，在容器被入侵時，能動態變成一個蜜罐，盡可能保護重要的資料，另外，我們也會把連線都導到即時監控的高互動式蜜罐，不僅能蒐集更多攻擊者的資訊，也能降低受汙染的容器去攻擊其他裝置的可能性。此機制經過測試，對原本系統的效能影響甚小，它的存在可以更加完善日後的容器防禦。

下世代超前佈署：用 Zabbix全面監管巨量伺服器

為了解決Mac 效能測試的問題，作者吳兆松 這樣論述：

　　◎ 第一本Zabbix完整說明手冊 　　◎ 完全掌握Zabbix監控系統的核心技術 　　本書重點 　　► 系統當機不用怕被老闆罵，造成損失前就修復好，只有Zabbix做得到 　　► 全面監控硬體、作業系統、網路、軟體、應用程式，一條龍式掌握整個平台的運作情況，全面提升網站健康度 本書特色 　　► 以Zabbix 4為基礎，對Zabbix的各項功能進行詳細而深入的講解 　　► 從Zabbix的架構、安裝、監控設定、自訂監控項、警告設定、警告指令稿等開始了解，進而學習Zabbix的觸發器使用以及內部原始程式實現進行，如IPMI、SNMP、JMX、ODBC等。 　　

► 對自動化功能也有深入說明，如分散式監控系統，大量自訂指令稿的監控案例，還有自動發現(LLD)。 　　► 最後說明Zabbix效能最佳化，底層實現機制，效能瓶頸解析，以及如何解決，講解Zabbix API擴充Zabbix。 　　► 訂製RPM套件，原始程式建置安裝，使用Elasticsearch作為後端資料儲存，使用SaltStack自動化部署和設定，還有完整的實例建置企業級分散式監控系統。 　　適合讀者群 想了解、學習和規劃建置監控系統人員、想更深入了解Zabbix監控系統的讀者。  

情感分析於社群媒體國軍申訴之研究

為了解決Mac 效能測試的問題，作者郭瀚中 這樣論述：

本論文之目的為分析現行國軍申訴制度成效，原先設置目的是在建立一個良好的溝通管道，以及保障官兵服役期間的合法權益，讓官兵如果任何問題或者是疑慮，可以利用相關體制內管道尋求協助，避免產生體制外不實的陳情（檢控）案件，但是這些反映方式往往都需要留下真實姓名及聯絡電話，經內部人員確認程序後，才能受理成案；目前臉書(Facebook)出現了相當多”靠北系列”的匿名貼文粉絲團，不少人也會在臉書「靠北長官」中匿名抱怨部隊所見所聞，批評長官或是爆料軍中的不合理，這種非體制外申訴方式，較易出現人身攻擊的字眼，也長期淪為官兵私底下報復及爆料的管道。運用制定的中文語意資料庫及計算規則，針對情感分析技術對現行社群媒

體國軍申訴內容作分類運用，可依據臉書「靠北長官」訊息找出情緒字彙，展開情感分析元素抽取以及情感分類工作，利用機器學習的方法，透過被擷取出關鍵詞的留言訊息，分析基層部隊官兵的情緒變化及訴求，將問題回饋至體制內管道，做為改善國軍現行部隊管理潛存風險的參考態樣。