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azure虛擬主機的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦戴有煒寫的 Windows Server 2022系統與網站建置實務 和李秉鴻,周廷諺,何松穎的 大話AWS雲端架構：雲端應用架構圖解輕鬆學(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自碁峰 和博碩所出版 。
東海大學 資訊工程學系 楊朝棟所指導 劉淑華的 超融合架構上虛擬機器之輸出入效能評估 （2021），提出azure虛擬主機關鍵因素是什麼，來自於超融合架構、虛擬化、軟體定義儲存、雲端運算。
而第二篇論文中原大學 生物醫學工程學系 徐良育所指導 何佳蓉的 以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發 （2021），提出因為有 帕金森氏症、電腦輔助偵測系統、影像處理、腦萎縮的重點而找出了 azure虛擬主機的解答。
Windows Server 2022系統與網站建置實務
為了解決azure虛擬主機 的問題，作者戴有煒 這樣論述：
Windows Server 2022、準備認證考試，一次搞定 本書的宗旨是希望能夠讓讀者透過實務操作來充分的瞭解Windows Server 2022，進而能夠輕鬆的控管Windows Server 2022的網路環境，因此，書中不但理論解說清楚，而且範例充足。對需要參加微軟認證考試的讀者來說，這套書更是不可或缺的實務參考書籍。 本書精采內容包括： ．循序漸進介紹 Windows Server 2022的基本功能：安裝與升級、網路環境設定、桌面環境設定、建立帳戶到磁碟管理，循序漸進引導讀者輕鬆入門。 ．涵蓋最經典且實用的課題，包括：檔案權限、共用資料夾、陰影複製、
磁碟配額、EFS加密檔案系統、Windows Defender防火牆…等。 ．導入Hyper-V的虛擬環境，包含虛擬交換器、虛擬機器等，因此只要一台實體電腦就可以建立完整的網路學習環境。 ．介紹Microsoft Azure雲端環境與如何在雲端建立虛擬機器。 ．身為IT人員必備的知識與技能，包括：Active Directory網域建置、群組原則、列印伺服器、備份與還原、移難排除、DNS伺服器、DHCP伺服器、路由器與橋接器、動態路由RIP、網路位址轉譯(NAT)…等。 ．深入探討網站的知識，包含網站的架設、SSL安全連線（HTTPS）、Public Key Infra
structure（PKI）、憑證授權單位（CA）與憑證的管理等。 ．獨家完整說明高可用性Web Farm的建置，包含網路負載平衡(NLB)的深入分析。 ．按部就班的介紹如何建置Server Core，同時介紹Docker/Container，並說明如何啟動內含Server Core/Nano Server的Container。 ．深入探討高可用性的關鍵議題，包括：磁碟容錯系統（RAID）、DFS分散式檔案系。 ．藉由執筆者多年的實務經驗，詳細列舉實際操作時的心得和技巧，引導您部署穩定的、全年無休的基本運作環境。
超融合架構上虛擬機器之輸出入效能評估
為了解決azure虛擬主機 的問題，作者劉淑華 這樣論述：
隨著雲端技術的發展與使用的加速普及，數量愈來愈多且日益龐大的雲端資料中心面臨了許多問題，而如何管理與最佳化數量如此龐大的伺服器、網路與儲存體，就成了控制現代化資料中心營運成本與效能的決勝關鍵，於是軟體定義網路 (Software Defined Network, SDN) 與軟體定義儲存 (Software Defined Storage, SDS) 、… 等技術開始被大量的運用在雲端 IaaS 平台的建置上，其中超融合架構 Hyper-Convergence Infrastructure (HCI) 更是成為結合儲存與虛擬化運算平台於一身的資料中心最閃亮的一顆新星，一舉解決了企業原本在儲存
與虛擬化上的投資成本效益問題。在本論文中，將以 Dell EMC VxRail 560F 與 Cisco HX220C 兩座目前業界主流的 HCI 平台為標的，使用在VMware Labs Fling中有很高評價的 HCIBench 超融合基礎架構儲存效能壓測工具來進行超融合架構儲存效能壓測，並進行 HCI 平台上虛擬機的效能實測，並以數據來比較兩者的效能差異，並從中分析兩者在架構差異與各別附加功能與特色對於整體虛擬化效能所帶來的效能影響，以提供未來個人或企業在選擇 HCI 平台時的參考。
大話AWS雲端架構：雲端應用架構圖解輕鬆學(第二版)
為了解決azure虛擬主機 的問題，作者李秉鴻,周廷諺,何松穎 這樣論述：
AWS/GCP雙劍合璧 快速瞭解雲端架構應用 沉浸式的故事情境 搭配應用場景 雲原生架構導入 掌握AWS雲端運算服務全架構 雲端已經成為顯學，雲端人才缺口爆量，這是可以預期的事。但這本大話AWS雲端架構，竟然成為暢銷書，好幾度蟬聯排行榜，這是之前一直沒預期的事情，很感謝來雲育鏈上過課的朋友，學生、以及各種讀者的支持。也很感謝過去合作的企業先進，國泰金控、HPE、資策會、緯創集團等等。若無大家的指教，我們也很難在雲端產業上有這麼好的表現。 而為了讓大家在雲行業上變得更全能，書的內容追加了GCP雲端的核心設計思路。另外這本書以劇情對話的方式做推展，除了能讓讀者用情境去理解雲服
務的各種架構之外，也希望以往的系統整合商能夠藉著雲端技術轉型成為雲端代理商。在服務客戶的時候，能夠為客戶提出因應的雲端架構來完成客戶的商業模式。並且能在合適的時間點，對客戶的雲端系統提出架構的演進建議。 本書適合尚未導入或正在導入雲端服務的企業、專案經理、系統架構師、開發/運維工程師，以及剛入門雲端的業務朋友們。若您公司正準備導入雲端，但又不知道該如何進行時，太好了！相信這本書會對您有很大的幫助。也很歡迎您們跟雲育鏈聯絡，讓我們可以一起努力下去。 本書特色 ✪圖解方式說明雲端架構，並由淺至深進行架構演進 ✪附AWS雲端認證小幫手，協助考取AWS雲端認證 ✪以簡單生活化的案
例對應複雜的雲端技術名詞 ✪瞭解AWS & GCP對應及差異，邁向雲端原生加速 雲育鏈官網：www.cxcxc.io/ 雲育鏈LINE@：line.me/R/ti/p/@gby2522m 雲育鏈 FB粉絲頁：www.facebook.com/cxcxc.fans/
以無顯影劑的CT/MRI影像判讀 帕金森氏症分期之網頁平台開發
為了解決azure虛擬主機 的問題，作者何佳蓉 這樣論述：
帕金森氏症是種無法停止神經持續退化的疾病，平均在55歲左右發病並盛行率逐年上升，目前透過藥物使患者維持日常活動能力其延緩腦幹的黑質退化。臨床上診斷是利用H&Y臨床量表和帕金森症狀衡量表（UPDRS）做為初步評估後，對已知病患做多巴胺掃描（TRODAT SPECT），先前研究室已初步開發用電腦輔助偵測系統來計算對帕金森氏症患者之分期，探討減少病患對輻射劑量的吸收和取代TRODAT影像對早期的帕金森氏症診斷之可行性。本論文在於整合並強化本研究室初步成果結合為一套以無顯影劑的CT/MRI影像判讀帕金森氏症分期之網頁平台。透過網頁伺服器架構Python Flask框架進行，使平台系統呈現出其介面提供
使用，並以 Microsoft SQL server 進行帕金森氏症資料庫的建立，使用介面將會以網頁來做呈現，並且收集相關問題回報與建議和臨床影像，以擴大資料庫之資訊量。利用電腦輔助偵測系統計算大腦灰質及白質比例與紋狀體容積，透過影像處理技術分析PD初步研究並分期，研究步驟包含：（1）以區域成長法及濾波器，去除雜訊並分割出完整的腦組織；（2）設定閥值，區分灰白質與紋狀體；（3）CT使用區域成長法圈選特定紋狀體，MRI使用主動式輪廓圈選特定紋狀體；（4）藉由特徵之選取計算白質灰質及紋狀體體積；（5）分析紋狀體與灰白質比例與H&Y相關性;（6）分析結果提供醫生作為參考。使用80組病例進行訓練及驗證
。初步結果顯示：第一階段，利用臨界值法找出CT影像中之右、左側紋狀體特定面積比(SARR、SARL)與HY分數之相關性找出HY 0.0~HY 1.0、HY 1.0 ~ HY 2.0、HY 2.0 ~ HY 3.0間的臨界值分別為0.58/0.65、0.41/0.45、0.25/0.3。第二階段藉由混淆矩陣換算，進一步可得到之系統效能在CT影像判讀PD各分期之表現。以SARR/SARL之特徵對HY0.0、HY1.0、HY2.0與HY3.0分期之準確度及Kappa值分別0.85/0.83及0.798/0.766，而靈敏度與特異性則分別為0.875/0.889與0.938/0.935(針對HY0.0
)，0.75/0.636與0.89/0.87 (針對HY1.0)， 0.8/0.8與0.94/0.93(針對HY2.0)，1.0/1.0與1.0/1.0 (針對HY3.0)。其結果顯示針對無顯影劑之CT影像，系統具有PD分期之能力。藉由使用情況、網頁介面、平台穩定性之評估並予以調整，系統可提供客觀的資訊，評估帕金森氏症之嚴重程度。期望藉由提供之量化參數可幫助醫師更快速及準確的對病情判斷，並可作為後續深度學習之基礎。關鍵字：帕金森氏症、影像處理、電腦輔助偵測系統、腦萎縮