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Spinnaker實戰：云原生多云環境的持續部署方案

為了解決resize設計的問題，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

resize設計進入發燒排行的影片

鋁合金7075線材輥軋之高階曲線輥輪槽型設計與成形分析

為了解決resize設計的問題，作者高啟源 這樣論述：

線材輥軋(wire rolling)是透過多組輥輪對長條形材料輥軋成形至所需斷面尺寸，以圓形或異型斷面輪廓之型材作為扣件成形用線材使用，結合後段抽線成形製程，以抽線眼模提高斷面輪廓尺寸精度。本論文提出雙輥式線材熱作輥軋槽型設計方法，以20 mm 之鋁合金7075 圓棒素材輥軋至直徑16mm為例，進行二階段研究，第一階段為圓-橢圓-圓(R-O-R)及圓-Bézierr曲線-圓(R-B-R)槽型設計之差異性分析，以確認圓-Bézier曲線-圓輥軋槽型設計之可行性；第二階段針對圓-Bézier曲線-圓進行田口法最佳化製程設計，考慮線材溫度、輥軋速度及摩擦條件，以獲得較佳之成形條件。使用固定面積減縮

比進行道次及槽形輪廓設計，為探討橢圓槽形之長短軸比率效應，上下輥輪間之橢圓槽垂直軸長分別取17.6 mm，16 mm及14.4 mm (16 mm之1.1、 1.0 及 0.9倍，垂直壓縮量2.4 mm，4 mm及5.6 mm)，橢圓之水平軸長則由面積減縮比計算，而下輥輪間之Bézier曲線槽垂直高度取16 mm之0.9倍(較大下壓量)。本論文提出Bézierr曲線槽之控制點決定方法，以達成平滑槽型及面積減縮比限制。第一階段之分析結果顯示，圓-橢圓-圓槽型在槽型設計時，第一站垂直壓縮量5.6 mm 之扭力較垂直壓縮量2.4 mm 高23%，但是垂直壓縮量2.4 mm在第二站輥軋時造成嚴重溢料且

扭矩較垂直壓縮量5.6 mm設計高一倍。Bézier曲線槽型設計時(垂直壓縮量5.6 mm)，第一站扭力較垂直壓縮量2.4 mm 高16%，但是在第二站輥圓之成品無溢料缺陷，最大輪廓偏差度較其他三組佳。由第一成形站之等效應變分佈比較，Bézier曲線槽型設計分佈平順，表示胚料由外到內均勻變形，在第二站成形所需的由線力(Fx) 也比其他三組R-O-R設計低。由田口分析所得之最佳輥軋製程條件為線材溫度400℃、輥軋切線速度20mm/s、定剪摩擦0.45時扭力最小，為161 N-m。本研究已建立材輥軋原型機設計及製造組立，並進行初步實驗，輥軋實驗所得之輥軋負荷曲線與CAE分析趨勢相近，完成之成品最大

直徑偏差在垂直方向為6%，在水平方向為1%，實驗結果證明本研究所提出之Bézier曲線槽型設計可行且產品尺寸與輪廓精度良好。

最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps王者歸來(第二版)(全彩印刷)

為了解決resize設計的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★2021年8月Mybest網站推薦網頁設計類第1名★★★★★ ☆☆☆☆☆【6大主題】、【821個網頁實例】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上內容最完整的跨平台、響應式網頁設計圖書，讀者研讀本書可以學會【HTML】、【CSS】、【JavaScrpt】、【jQuery】、【Bootstrap】、【Google Maps】等相關主題，從入門到進階、從元件到完整網頁設計。 　　這也是一本從零開始帶領讀者完整學習網頁設計的書籍，共有34個章節。完整講解【基礎網頁內容】、【網頁版型設計】、【動態網頁設計】、【跨平台網頁實作】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。 　　研讀本

書讀者可以學會下列的應用。 　　☆ 認識與使用網路【免費資源】 　　☆ 增加【網頁配色】知識 　　☆ 解說與實作【完整的網頁設計】 　　☆ 設計完整【響應式網頁】實例 　　☆ 設計含【下拉式清單】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【動態特效】、【輪播】、【警報】與【卡片】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【旋轉特效】、【Google地圖】的【響應式網頁】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在建立【部落格】、【企業】、【行銷】、【新聞】、【購物網】等相關網站的應用。

一種利用中值濾波技術之圖片辨識方法

為了解決resize設計的問題，作者游昱新 這樣論述：

隨著人工智慧(Artificial Intelligence , AI)技術的進步，加上各國推動自動化政策下，除了凸顯出降低人事成本、提高效率等等優勢外，也是現代科技研究主流方向之一，例如透過數字的判斷來協助進行圖片辨識。 在本論文中，我們將將圖片大小從400×400縮小至64×64大小，並利用中值濾波(Median Filter)技術作為圖片前置處理，以濾除圖片之脈衝雜訊(Impulse Noise)，最後在電腦上進行機器訓練(Maching Learing)產生手勢識別模型。為了減少成本和延遲問題，採用Raspberry Pi 4和Arduino Uno Rev3作為圖片擷取分析之

平台，透過Arduino Uno Rev3來讀取Raspberry Pi 4所傳遞之數位訊號，舒緩延遲問題。