nical Kubernetes或 OpenShift相同程度的生命週期自動化。 3. 高可用性 高可用度有助於盡量減少停機時間，並達到最高的可靠度及生產力，因此是所 有主要 Kubernetes 解決方案的標準特性。Canonical Kubernetes、Rancher 及OpenShift均提供高可用度叢集。 4. 叢集升級 由於每季都有新的Kubernetes版本，企業務必要確保解決方案具有可靠的升級策 支援單節點叢集。撰 寫本文時，Red Hat並未正式支援任何單節點OpenShift解決方案。 MicroK8及K3均允許將叢集延伸至多個節點。MicroK8提供方法讓使用者建構具自 我修復能力的高可用度叢集，只需要使用幾個指令，無需進行設定；K3如果要達到 相同成果，就需要進行更多手動作業。 8. 託管Kubernetes方案 為企業工作負載提供無可比擬的自動化程度及通用平台。不過Kubernetes本身是一 廣 度 ， 以 及 執 行 階 段 實 現 的 使 用 案 例 。 主 要 的 執 行 階 段 選 項 為 Containerd、Kata Containers及CRI-O。 Containerd是高階容器執行階段，可管理完整的容器生命週期，提供簡易性、強健 性及可攜性。Containerd可視為業界標準的容器執行階段，也是上游Kubernetes 的預設選項。Canonical Kubernet

Independent Google Red Hat Huawei ZTE Corp FathomDB IBM Microsoft HP others 在地高可靠度資料中心 內建Redundancy 客製化高擴展性硬體設計 Live migration背景更新 全球機房備援設計 台灣區已經備有三個容錯區域 高效能代管式服務 涵蓋Web/App/DB皆有多 樣化代管服務可以組合出 APIs orchestrate containers infrastructure 使用多層次的架構重塑雲端佈署 應用佈建於 IaaS / PaaS 的思考方向 高 應用 模組化程度 低 低 自動化成熟度 高 VMs (GCE) Kubernetes (GKE) PaaS (GAE) Serverless (GCF) App Engine 以原始碼為基礎佈署 Kubernetes Kubernetes 上部署、管理容器化應用程式及調整資源 為何 Google GKE 是佈署 K8S 的首選 全球佈署 業界最多的佈 署地區選擇 多重版本 支援最多的 GKE發佈版本 ，自動升級 高可用性 支援跨資料中 心自動配置叢 集 網路安全 毋須額外套件 過濾容器到容 器流量防護 自動擴展 隨需動態擴展 負載平衡 整合無流量上 限的Google Cloud Load Balancer

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 A 高級打包 53 A.1 共享庫 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Debian 不是一所學校，沒有老師會自動地注意你。 – 你需要有自學大量知識的能力。 – 其他志願者的注意是非常稀缺的資源。 • Debian 在不斷進步。 – Debian 期望你製作出高質量的軟件包。 – 你應該適時改變自己來適應變化。 在 Debian 社區中有這幾類常見的角色： • Upstream author (上游作者)：程序的原始作者。 • Upstream maintainer bugs” (http://www.debian.org/doc/manuals/developers-reference/pkgs.html#bug-handling) 即使上邊的那些問題都解決了，也不能高興得太早。為什麼？因為幾個小時或幾天內就會有人開始使用你的軟體包， 如果你犯了某些嚴重的錯誤，將會被無數生氣的 Debian 使用者進行郵件轟炸……哦，當然這只是開個玩笑。:-) 放鬆一點並準備好處理

的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 能夠反映真實情況，但也存在較大的侷限性。 一方面，難以排除測試環境的干擾因素。硬體配置會影響演算法的效能表現。比如一個演算法的並行度較高， 那麼它就更適合在多核 CPU 上執行，一個演算法的記憶體操作密集，那麼它在高效能記憶體上的表現就會 更好。也就是說，演算法在不同的機器上的測試結果可能是不一致的。這意味著我們需要在各種機器上進行 複雜度分析為我們提供了一把評估演算法效率的“標尺”，使我們可以衡量執行某個演算法所需的時間和空 間資源，對比不同演算法之間的效率。 複雜度是個數學概念，對於初學者可能比較抽象，學習難度相對較高。從這個角度看，複雜度分析可能不太 適合作為最先介紹的內容。然而，當我們討論某個資料結構或演算法的特點時，難以避免要分析其執行速度 和空間使用情況。 綜上所述，建議你在深入學習資料結構與演算法之 所不同。 表 2‑1 迭代與遞迴特點對比 第 2 章 複雜度分析 www.hello‑algo.com 27 迭代 遞迴 實現方 式 迴圈結構 函式呼叫自身 時間效 率 效率通常較高，無函式呼叫開銷 每次函式呼叫都會產生開銷 記憶體 使用 通常使用固定大小的記憶體空間 累積函式呼叫可能使用大量的堆疊幀空間 適用問 題 適用於簡單迴圈任務，程式碼直觀、可讀 性好 適

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