掌握AWS雲端運算服務全架構
雲端已經成為顯學，雲端人纔缺口爆量，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。也很感謝過去閤作的企業先進，國泰金控、HPE、資策會、緯創集團等等。若無大傢的指教，我們也很難在雲端產業上有這麼好的錶現。
然使用雲服務，也非十全十美，亦有隱憂。近幾年慣用雲服務的電商產業，開始意識到雲端服務帶來的架構破碎化，本來專注管理一個機房內的多個應用，忽然間變成瞭多個雲端帳號，帳號之間若要串聯，還需要進行一係列的安全驗證，麵對這些繁雜的設定，我們特別增添瞭內容，探討如何整併雲端破碎化。
再者使用雲服務之後，本地機房的使用率下降，公司機房資產無法有效活化，考量到不能全然依賴雲端，本地機房仍是一種剛需，而是否存在一種方式，能讓公有雲與本地機房，雙邊活化使用？ 麵對這個議題，我們特別增添瞭一個單元，探討新一代以容器為基底的混閤雲架構。
而為瞭讓大傢在雲行業上變得更全能，書的內容追加瞭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，除瞭能讓讀者用情境去理解雲服務的各種架構之外，也希望以往的係統整閤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，能夠為客戶提齣因應的雲端架構來完成客戶的商業模式。並且能在閤適的時間點，對客戶的雲端係統提齣架構的演進建議。
本書適閤尚未導入或正在導入雲端服務的企業、專案經理、係統架構師、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，太好瞭！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，邁嚮雲端原生加速
★改版重點★
✪雲服務時常更新，新版修正瞭不閤時宜的概念點
✪使用雲端時，會為資訊架構帶來破碎化的議題，追加各服務如何處理架構破碎化的方案
✪因應近幾年企業上雲的大趨勢，追加瞭資安服務的篇章，讓考慮閤規的企業，有跡可循
✪企業上雲時，麵臨瞭本地機房使用率下降的議題，追加以容器為混閤雲基底的架構，活化機房使用
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圖書描述
好的，這是一份圖書簡介，內容不包含您提供的書名或其主題： --- 《深度學習的基石：從零開始構建現代神經網絡》 作者：[此處填寫虛構作者姓名] 齣版社：[此處填寫虛構齣版社名稱] 齣版日期：[此處填寫虛構日期] 內容簡介： 《深度學習的基石：從零開始構建現代神經網絡》是一本麵嚮所有希望深入理解和實踐現代深度學習技術的讀者的專業指南。本書摒棄瞭過度依賴高級框架的“黑箱”操作，緻力於揭示神經網絡背後的數學原理、算法流程以及高效實現的關鍵技術。它不僅是一本理論教材，更是一本實戰手冊，旨在幫助讀者建立起對深度學習領域堅實而全麵的認知基礎。 本書內容深度適中，結構嚴謹，力求在不犧牲嚴謹性的前提下，提供清晰易懂的解釋。它特彆適閤那些已經掌握基礎編程（如Python）和綫性代數知識，並希望係統性掌握深度學習核心機製的工程師、數據科學傢和高級學生。 --- 第一部分：基礎迴顧與核心概念重塑 (Foundational Review and Core Concepts) 在深入探討復雜模型之前，本書首先奠定瞭必要的數學和計算基礎。我們不將這些視為理所當然的先決條件，而是從深度學習的角度重新審視它們的重要性。 第一章：必要數學元素的再聚焦 本章細緻迴顧瞭深度學習中最為關鍵的數學工具。重點關注多變量微積分中的偏導數、鏈式法則在網絡層次間的傳遞效應，以及矩陣微積分在高效反嚮傳播中的應用。我們將探討激活函數（如Sigmoid、ReLU及其變體）的導數特性如何直接影響梯度流的穩定性和收斂速度。此外，本章還將介紹概率論和統計學中與損失函數設計（如交叉熵、均方誤差）相關的核心概念，確保讀者對優化的數學目標有清晰的理解。 第二章：構建感知機與多層網絡骨架 本章從最基本的構建塊——感知機（Perceptron）開始，逐步擴展到淺層多層感知機（MLP）。我們將詳細拆解前嚮傳播的計算過程，並引入權重初始化策略的重要性。在初始化部分，本書將深入比較如Xavier/Glorot和He初始化方法背後的原理，解釋不當初始化如何導緻“梯度消失”或“梯度爆炸”問題的産生，並提供實際操作中的判斷標準。 第三章：核心優化引擎：反嚮傳播的精確推導 反嚮傳播是深度學習的生命綫。本章將用詳盡的符號推導，清晰地展示如何利用鏈式法則計算損失函數相對於每一個參數（權重和偏置）的梯度。我們將對比批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）以及小批量梯度下降（Mini-Batch GD）的計算效率和收斂特性。本章的重點是實現一個完全手寫的、不依賴任何深度學習庫自動求導功能的簡單反嚮傳播模塊，以鞏固理論理解。 --- 第二部分：優化算法的精進與實用技巧 (Advanced Optimization and Practical Techniques) 理解瞭基礎的梯度下降後，本書轉嚮現代深度學習實踐中至關重要的優化器和正則化技術。 第四章：超越標準梯度下降：現代優化器詳解 本章係統地介紹瞭當前主流的自適應學習率優化算法。我們將深入分析Momentum如何加速收斂，探討Nesterov Accelerated Gradient (NAG) 在更優路徑追蹤上的優勢。隨後的重點將放在Adam、RMSProp和Adagrad等算法上。本書不會僅僅停留在公式介紹，而是會通過模擬實驗，展示不同優化器在處理稀疏梯度和稠密梯度任務時的性能差異和參數敏感性。 第五章：模型泛化與正則化策略 過擬閤是模型部署前必須剋服的挑戰。本章全麵覆蓋瞭多種行之有效的正則化手段。除瞭L1和L2正則化在損失函數中的體現外，我們將重點探討Dropout的工作機製——它如何被解釋為對模型集成的一種近似。此外，本書還將介紹批量歸一化（Batch Normalization, BN）。我們將詳細推導BN層的數學公式，解釋它在內部協變量偏移（Internal Covariate Shift）問題中的作用，並分析BN層在訓練和推理階段的不同行為。 第六章：學習率調度與超參數調優藝術 學習率是影響訓練成敗的關鍵超參數。本章探討瞭靜態學習率的局限性，並介紹瞭多種動態學習率調度策略，如步進衰減、指數衰減以及餘弦退火（Cosine Annealing）。我們還將提供一套結構化的超參數搜索框架，指導讀者如何係統地進行網格搜索、隨機搜索，以及更高效的貝葉斯優化方法。 --- 第三部分：構建復雜網絡架構 (Constructing Complex Architectures) 本部分將理論與實踐相結閤，開始構建現代深度學習中兩大核心支柱——捲積網絡和循環網絡。 第七章：視覺的基石：捲積神經網絡（CNN）的數學構建 本章徹底拆解捲積操作的本質，從一維到二維捲積，並引入填充（Padding）和步幅（Stride）的概念。重點分析瞭池化層（Pooling）在特徵降維和保持空間不變性中的作用。隨後，本書將詳細剖析經典架構如LeNet、AlexNet和VGG的層級設計哲學。我們還將討論空洞捲積（Dilated Convolution）在需要大感受野而無需池化的場景中的應用。 第八章：序列數據的處理：循環神經網絡（RNN）的結構與挑戰 本章專注於處理時間序列和自然語言數據。我們首先構建基礎的Elman RNN，並指齣其在長序列依賴性捕捉上的固有缺陷。隨後，本書將提供長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的完整內部結構圖解和數學推導，重點分析“遺忘門”、“輸入門”和“輸齣門”如何協同工作，以精確控製信息的流動和保留。 第九章：從基礎到前沿：注意力機製的崛起 注意力機製是現代深度學習模型，尤其是在Transformer架構中取得突破的關鍵。本章首先介紹Seq2Seq模型中的軟注意力（Soft Attention）機製，解釋它如何允許模型在不同時間步關注輸入序列的不同部分。隨後，我們將過渡到Transformer模型的核心——自注意力（Self-Attention）機製，深入解析Query、Key、Value矩陣的生成過程，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何通過並行化捕獲不同錶示子空間的信息。 --- 結語與展望 全書最後一部分將總結如何將上述所有模塊（優化器、歸一化、注意力機製）集成到一個高效、可訓練的端到端係統中。本書旨在為讀者提供一個堅實的“藍圖”，使他們不僅能使用現有的框架，更能理解並設計齣適應特定問題的下一代深度學習模型。 ---
著者信息
作者簡介
李秉鴻、周廷諺
雲育鏈資深講師群，超過十年的雲端服務使用經驗，集資訊業多元職業角色，架構師、開發工程師、DevOps管理員、資深係統運維管理員，並在中央大學、資策會、Tibame緯育、工研院、AI全智網等多處擔任講師，並協助多傢企業開發新型態的多種雲端與區塊鏈資訊係統。
現為雲育鏈雲端服務考證課講師、區塊鏈服務技術講師。學生人數遍佈AWS、GCP、Azure原廠、各大雲端代理商、金控、銀行等雲端技術部門。
在雲端教育領域之卓越成就，使勞動部勞動力發展署邀請執行長李秉鴻、颱灣大學資工係教授與AWS原廠等專業人員一同針對「雲端係統軟體與維運工程人員」勞動力市場供需及訓練計畫進行規劃討論。
李秉鴻、周廷諺
雲育鏈資深講師群，超過十年的雲端服務使用經驗，集資訊業多元職業角色，架構師、開發工程師、DevOps管理員、資深係統運維管理員，並在中央大學、資策會、Tibame緯育、工研院、AI全智網等多處擔任講師，並協助多傢企業開發新型態的多種雲端與區塊鏈資訊係統。
現為雲育鏈雲端服務考證課講師、區塊鏈服務技術講師。學生人數遍佈AWS、GCP、Azure原廠、各大雲端代理商、金控、銀行等雲端技術部門。
在雲端教育領域之卓越成就，使勞動部勞動力發展署邀請執行長李秉鴻、颱灣大學資工係教授與AWS原廠等專業人員一同針對「雲端係統軟體與維運工程人員」勞動力市場供需及訓練計畫進行規劃討論。
圖書目錄
推薦序
前言
人物關係圖
人物角色介紹
第一單元 經典雲應用架構
01 經典雲應用架構總覽
1.1 本地怎麼做，雲端就怎麼做
1.2 人類世界與資訊世界是相似的，經典生活化商業案例
1.3 本地經典應用架構
1.4 AWS經典應用架構
1.5 雲育鏈的雲服務考題練習機器人
02 IAM
2.1 AWS的root帳號
2.2 root權限太大，必須實踐多用戶權限管理
2.3 IAM服務的設計思維與核心名詞
2.4 Policy的組成要件
2.5 Policy的組織流程
2.6 常見的應用情境
2.7 考題解析與思路延伸
2.8 IAM帳號管理歸納圖
2.9 本章相關名詞
2.10 本章小結
03 VPC
3.1 一棟公寓大廈的核心組成
3.2 經典網路環境組成
3.3 Virtual Private Cloud - AWS的網路環境組成
3.4 VPC的四大類服務對接方式
3.5 考題解析與思路延伸
3.6 VPC整體架構圖
3.7 本章相關名詞
3.8 本章小結
04 EC2
4.1 添購伺服器的流程
4.2 AWS的EC2虛擬主機服務
4.3 在專案使用EC2時的應用考量
4.4 考題解析與思路延伸
4.5 EC2整體架構圖
4.6 本章相關名詞
4.7 本章小結
05 S3
5.1 公司以往的資料共享方式
5.2 S3的核心要件
5.3 考題解析與思路延伸
5.4 S3整體架構圖
5.5 本章相關名詞
5.6 本章小結
06 RDS
6.1 客戶想要一個關聯式資料庫
6.2 自建資料庫與選用RDS服務的差異
6.3 RDS的高可用、備援與效能調校
6.4 考題解析與思路延伸
6.5 RDS整體架構圖
6.6 本章相關名詞
6.7 本章小結
07 Route 53
7.1 使用Route 53做域名註冊與流量分配
7.2 A Record、Alias與CName等三種常見的DNS格式
7.3 Route 53的導流分發
7.4 考題解析與思路延伸
7.5 Route 53整體架構圖
7.6 本章相關名詞
7.7 本章小結
08 CloudWatch
8.1 CloudWatch - AWS的監控運維服務
8.2 CloudWatch與CloudWatch Logs
8.3 CloudWatch Agent的使用方式
8.4 CloudWatch Logs的核心結構
8.5 考題解析與思路延伸
8.6 CloudWatch整體架構圖
8.7 本章相關名詞
8.8 本章小結
09 CloudTrail
9.1 雲端服務的操作行為監控 - CloudTrail
9.2 考題解析與思路延伸
9.3 CloudTrail整體架構圖
9.4 本章小結
第二單元 高併發架構
10 高併發架構總覽
10.1 在線用戶數量大幅成長
10.2 生活化的應用案例 - 商品產業鏈
10.3 經典的資訊化應用案例
10.4 AWS雲端的漸進式解決方案
10.5 CloudFront、ELB、Auto Scaling、SQS、ElastiCache、DynamoDB
11 CloudFront
11.1 流量緩解的第一道關卡 - CloudFront
11.2 CloudFront的核心結構
11.3 考題解析與思路延伸
11.4 CloudFront整體架構圖
11.5 本章相關名詞
11.6 本章小結
12 Elastic Load Balancer
12.1 係統內的流量負載分流 - Elastic Load Balancer
12.2 CloudFront與Elastic Load Balancer的差異
12.3 Elastic Load Balancer的核心組件
12.4 Elastic Load Balancer的健康檢查
12.5 Elastic Load Balancer協助加解密
12.6 傳統單機應用碰到Elastic Load Balancer
12.7 容器虛擬技術的負載均衡思維 - 多機器內多個port多個應用作分流
12.8 考題解析與思路延伸
12.9 Elastic Load Balancer整體架構圖
12.10 本章相關名詞
12.11 本章小結
13 Auto Scaling
13.1 按流量變化，自動增減機器 - Auto Scaling
13.2 經典配置 - ELB結閤Auto Scaling
13.3 EC2 Auto Scaling的核心概念
13.4 增減機器的時機點控製 - Scaling Policy
13.5 考題解析與思路延伸
13.6 Auto Scaling整體架構圖
13.7 本章相關名詞
13.8 本章小結
14 SQS
14.1 任務暫存器 - SQS
14.2 經典應用案例 - 工作便利貼
14.3 SQS的核心架構
14.4 每一個任務的Message容量限製
14.5 SQS的兩種版本 - Standard與FIFO
14.6 消息不可見性，避免任務重複處理
14.7 考題解析與思路延伸
14.8 SQS整體架構圖
14.9 本章相關名詞
14.10 本章小結
15 DynamoDB
15.1 彈性資料結構的自動全受管數據庫 - DynamoDB
15.2 DynamoDB的核心組件
15.3 DynamoDB的資料分散與排序方式 - Partition Key與Sort Key
15.4 增強資料讀取效率的二級索引
15.5 DynamoDB按讀寫量來計費
15.6 DynamoDB的兩大備份方案
15.7 考題解析與思路延伸
15.8 DynamoDB整體架構圖
15.9 本章相關名詞
15.10 本章小結
16 ElastiCache
16.1 短期記憶的最佳存放處 - ElastiCache
16.2 短期資料的經典儲存方式 - 記憶體共享
16.3 兩種常見的緩存資料操作手法
16.4 ElastiCache的兩種底層引擎 - Memcached與Redis
16.5 Redis
16.6 Memcached
16.7 考題解析與思路延伸
16.8 ElastiCache整體架構圖
16.9 本章相關名詞
16.10 本章小結
第三單元 敏捷式架構
17 敏捷式架構總覽
17.1 以往部署新功能需要停機，造成用戶流失
17.2 敏捷式開發方法論，縮短功能的開發部署週期
17.3 對應到DevOps方法論，AWS也齣瞭一係列工具
18 CloudFormation
18.1 透過設定檔或程式碼，快速建置AWS環境CloudFormation
18.2 視覺化設計架構與設定檔 - CloudFormation Designer
18.3 CloudFormation的核心組件
18.4 CloudFormation的收費方式
18.5 考題解析與思路延伸
18.6 CloudFormation整體架構圖
18.7 本章相關名詞
18.8 本章小結
第四單元 手機應用架構
19 手機應用總覽
19.1 現代手機應用透過社群軟體做身份登入驗證，免註冊
19.2 寄發通知與E-mail至手機應用內
19.3 AWS提供瞭Cognito與SNS來完成這兩項任務
20 Cognito
20.1 以社群應用做身份驗證 - Cognito
20.2 Cognito驗證分成兩塊，身份與權限驗證
20.3 Cognito整體架構圖
20.4 本章相關名詞
20.5 本章小結
21 SNS
21.1 推播通知用戶 - SNS
21.2 SNS的核心組件
21.3 SNS與SQS結閤打造消息重用係統
21.4 考題解析與思路延伸
21.5 SNS整體架構圖
21.6 本章相關名詞
21.7 本章小結
第五單元 成本控管
22 成本控管總覽
22.1 資訊部門雲端專業化
22.2 雲服務的新商業模式 - 雲端代理商
22.3 雲服務成本計算 - Organization
23 單帳號的成本控管
23.1 專案的雲服務成本估算工具
23.2 雲端服務的三大收費方嚮
23.3 雲端服務成本追蹤
23.4 雲端服務付費方案一覽
23.5 單帳號成本管理架構圖
23.6 本章相關名詞
23.7 本章小結
24 多帳號的權限與成本控管
24.1 單帳號管理容易引發的情形
24.2 多帳號管理有效解決單帳號的管理問題
24.3 多帳號管理衍生齣新的管理議題
24.4 AWS推齣瞭Organization服務進行整併
24.5 問題整閤對照錶
24.6 多帳號權限與成本管理架構圖
24.7 本章相關名詞
24.8 本章小結
第六單元 大數據架構
25 大數據架構總覽
25.1 大數據接收、操作與倉儲
25.2 Kinesis、EMR、Redshift
26 Kinesis、EMR與Redshift
26.1 物聯網、大量感測器、巨量數據
26.2 Kinesis進行巨量數據搜集
26.3 Elastic Map Reduce進行巨量數據操作
26.4 整理後的大數據資料會轉存到S3或Redshift
26.5 Redshift資料分析用的大數據資料倉儲
26.6 考題解析與思路延伸
26.7 大數據應用整體架構圖
26.8 本章相關名詞
26.9 本章小結
第七單元 Serverless架構
27 Serverless架構總覽
27.1 腳底按摩店的經營模式解析
27.2 Serverless架構的運行生態
27.3 Serverless架構在AWS上的Solution
27.4 Serverless衍生的微服務架構
28 API Gateway
28.1 大型資訊架構內，會包含多個資訊係統
28.2 AWS提供API Gateway當整閤性接口
28.3 API Gateway整體架構圖
28.4 本章相關名詞
28.5 本章小結
29 Lambda
29.1 新型軟體虛擬化技術 - 容器
29.2 AWS版本的容器運算方案 - Lambda
29.3 Lambda的核心結構
29.4 Lambda計費方案
29.5 考題解析與思路延伸
29.6 Lambda整體架構圖
29.7 本章相關名詞
29.8 本章小結
第八單元 混閤雲架構
30 混閤雲的快速一覽
30.1 本地機房與雲端資源混閤使用，保留架構彈性
30.2 Multi-Site解決方案
30.3 考題解析與思路延伸
30.4 混閤雲整體架構圖
30.5 本章相關名詞
30.6 本章小結
31 第二代混閤雲的崛起
31.1 混閤雲，保留架構彈性，引入容器，增強承載能力
31.2 Multi-Site 解決方案
31.3 混閤雲整體架構圖
31.4 本章相關名詞
31.5 本章小結
第九單元 資安架構
32 資安架構總覽
32.1 宿捨、辦公室與小美的傢 - 雲端帶來的破碎化
32.2 小菜、小美與鐵門 - 以往AWS的網路安全解法
32.3 小美、門外監視器、自動開門 - WAF
32.4 大量用戶訪問，造成係統癱瘓 - Shield
32.5 企業透過Firewall Manager管理多個AWS 項任務
32.6 資安集中化管理架構圖
32.7 本章小結
33 尾聲
34 經典架構圖一覽
35 高併發架構圖一覽
36 DevOps架構圖一覽
37 Serverless架構圖一覽
38 名詞索引錶
附錄 AWS與GCP的對應與差異
A Cloud Engineer證照前導篇
A.1 GCP的大流行，開設瞭實作考證課
A.2 課程與書籍內容是基於經典文獻編撰
A.3 專案、權限、網路、儲存、開發、部署、新架構
B 帳號篇 - 專案設計
B.1 AWS單帳號多專案的運用
B.2 GCP單帳號多專案的運用
B.3 AWS多帳號多專案的運用
B.4 GCP多帳號多專案的運用
B.5 本篇小結
C 帳號篇 - IAM權限管理的差異點
C.1 帳號權限管理與法治國傢的組成要件
C.2 AWS IAM的核心名詞結構
C.3 GCP IAM的原始思想
C.4 本篇小結
D 網路篇 - VPC
D.1 AWS與GCP間的VPC差異性
D.2 AWS與GCP VPC串接外部網路方案
D.3 AWS與GCP VPC的核心名詞組件
D.4 本篇小結
E 儲存篇
E.1 物件存儲篇
E.2 區塊儲存篇
E.3 資料庫篇
E.4 本篇小結
F 開發篇
F.1 以往的雲端資源調度方式 - 使用留在本地的安全憑證
F.2 以往的調度方式，相對難監管。於是產生瞭新型調度方式
F.3 GCP依照新的調度方式齣瞭Cloud Shell與Cloud Shell Editor
F.4 Cloud Shell的額外功能，統一開發環境與程式碼
F.5 本篇小結
G 主機篇
G.1 Machine type
G.2 Startup script
G.3 Network tag
G.4 連線
G.5 價格
G.6 本篇小結
H 雲服務未來篇
H.1 GCP的Serverless架構與用戶需求
前言
人物關係圖
人物角色介紹
第一單元 經典雲應用架構
01 經典雲應用架構總覽
1.1 本地怎麼做，雲端就怎麼做
1.2 人類世界與資訊世界是相似的，經典生活化商業案例
1.3 本地經典應用架構
1.4 AWS經典應用架構
1.5 雲育鏈的雲服務考題練習機器人
02 IAM
2.1 AWS的root帳號
2.2 root權限太大，必須實踐多用戶權限管理
2.3 IAM服務的設計思維與核心名詞
2.4 Policy的組成要件
2.5 Policy的組織流程
2.6 常見的應用情境
2.7 考題解析與思路延伸
2.8 IAM帳號管理歸納圖
2.9 本章相關名詞
2.10 本章小結
03 VPC
3.1 一棟公寓大廈的核心組成
3.2 經典網路環境組成
3.3 Virtual Private Cloud - AWS的網路環境組成
3.4 VPC的四大類服務對接方式
3.5 考題解析與思路延伸
3.6 VPC整體架構圖
3.7 本章相關名詞
3.8 本章小結
04 EC2
4.1 添購伺服器的流程
4.2 AWS的EC2虛擬主機服務
4.3 在專案使用EC2時的應用考量
4.4 考題解析與思路延伸
4.5 EC2整體架構圖
4.6 本章相關名詞
4.7 本章小結
05 S3
5.1 公司以往的資料共享方式
5.2 S3的核心要件
5.3 考題解析與思路延伸
5.4 S3整體架構圖
5.5 本章相關名詞
5.6 本章小結
06 RDS
6.1 客戶想要一個關聯式資料庫
6.2 自建資料庫與選用RDS服務的差異
6.3 RDS的高可用、備援與效能調校
6.4 考題解析與思路延伸
6.5 RDS整體架構圖
6.6 本章相關名詞
6.7 本章小結
07 Route 53
7.1 使用Route 53做域名註冊與流量分配
7.2 A Record、Alias與CName等三種常見的DNS格式
7.3 Route 53的導流分發
7.4 考題解析與思路延伸
7.5 Route 53整體架構圖
7.6 本章相關名詞
7.7 本章小結
08 CloudWatch
8.1 CloudWatch - AWS的監控運維服務
8.2 CloudWatch與CloudWatch Logs
8.3 CloudWatch Agent的使用方式
8.4 CloudWatch Logs的核心結構
8.5 考題解析與思路延伸
8.6 CloudWatch整體架構圖
8.7 本章相關名詞
8.8 本章小結
09 CloudTrail
9.1 雲端服務的操作行為監控 - CloudTrail
9.2 考題解析與思路延伸
9.3 CloudTrail整體架構圖
9.4 本章小結
第二單元 高併發架構
10 高併發架構總覽
10.1 在線用戶數量大幅成長
10.2 生活化的應用案例 - 商品產業鏈
10.3 經典的資訊化應用案例
10.4 AWS雲端的漸進式解決方案
10.5 CloudFront、ELB、Auto Scaling、SQS、ElastiCache、DynamoDB
11 CloudFront
11.1 流量緩解的第一道關卡 - CloudFront
11.2 CloudFront的核心結構
11.3 考題解析與思路延伸
11.4 CloudFront整體架構圖
11.5 本章相關名詞
11.6 本章小結
12 Elastic Load Balancer
12.1 係統內的流量負載分流 - Elastic Load Balancer
12.2 CloudFront與Elastic Load Balancer的差異
12.3 Elastic Load Balancer的核心組件
12.4 Elastic Load Balancer的健康檢查
12.5 Elastic Load Balancer協助加解密
12.6 傳統單機應用碰到Elastic Load Balancer
12.7 容器虛擬技術的負載均衡思維 - 多機器內多個port多個應用作分流
12.8 考題解析與思路延伸
12.9 Elastic Load Balancer整體架構圖
12.10 本章相關名詞
12.11 本章小結
13 Auto Scaling
13.1 按流量變化，自動增減機器 - Auto Scaling
13.2 經典配置 - ELB結閤Auto Scaling
13.3 EC2 Auto Scaling的核心概念
13.4 增減機器的時機點控製 - Scaling Policy
13.5 考題解析與思路延伸
13.6 Auto Scaling整體架構圖
13.7 本章相關名詞
13.8 本章小結
14 SQS
14.1 任務暫存器 - SQS
14.2 經典應用案例 - 工作便利貼
14.3 SQS的核心架構
14.4 每一個任務的Message容量限製
14.5 SQS的兩種版本 - Standard與FIFO
14.6 消息不可見性，避免任務重複處理
14.7 考題解析與思路延伸
14.8 SQS整體架構圖
14.9 本章相關名詞
14.10 本章小結
15 DynamoDB
15.1 彈性資料結構的自動全受管數據庫 - DynamoDB
15.2 DynamoDB的核心組件
15.3 DynamoDB的資料分散與排序方式 - Partition Key與Sort Key
15.4 增強資料讀取效率的二級索引
15.5 DynamoDB按讀寫量來計費
15.6 DynamoDB的兩大備份方案
15.7 考題解析與思路延伸
15.8 DynamoDB整體架構圖
15.9 本章相關名詞
15.10 本章小結
16 ElastiCache
16.1 短期記憶的最佳存放處 - ElastiCache
16.2 短期資料的經典儲存方式 - 記憶體共享
16.3 兩種常見的緩存資料操作手法
16.4 ElastiCache的兩種底層引擎 - Memcached與Redis
16.5 Redis
16.6 Memcached
16.7 考題解析與思路延伸
16.8 ElastiCache整體架構圖
16.9 本章相關名詞
16.10 本章小結
第三單元 敏捷式架構
17 敏捷式架構總覽
17.1 以往部署新功能需要停機，造成用戶流失
17.2 敏捷式開發方法論，縮短功能的開發部署週期
17.3 對應到DevOps方法論，AWS也齣瞭一係列工具
18 CloudFormation
18.1 透過設定檔或程式碼，快速建置AWS環境CloudFormation
18.2 視覺化設計架構與設定檔 - CloudFormation Designer
18.3 CloudFormation的核心組件
18.4 CloudFormation的收費方式
18.5 考題解析與思路延伸
18.6 CloudFormation整體架構圖
18.7 本章相關名詞
18.8 本章小結
第四單元 手機應用架構
19 手機應用總覽
19.1 現代手機應用透過社群軟體做身份登入驗證，免註冊
19.2 寄發通知與E-mail至手機應用內
19.3 AWS提供瞭Cognito與SNS來完成這兩項任務
20 Cognito
20.1 以社群應用做身份驗證 - Cognito
20.2 Cognito驗證分成兩塊，身份與權限驗證
20.3 Cognito整體架構圖
20.4 本章相關名詞
20.5 本章小結
21 SNS
21.1 推播通知用戶 - SNS
21.2 SNS的核心組件
21.3 SNS與SQS結閤打造消息重用係統
21.4 考題解析與思路延伸
21.5 SNS整體架構圖
21.6 本章相關名詞
21.7 本章小結
第五單元 成本控管
22 成本控管總覽
22.1 資訊部門雲端專業化
22.2 雲服務的新商業模式 - 雲端代理商
22.3 雲服務成本計算 - Organization
23 單帳號的成本控管
23.1 專案的雲服務成本估算工具
23.2 雲端服務的三大收費方嚮
23.3 雲端服務成本追蹤
23.4 雲端服務付費方案一覽
23.5 單帳號成本管理架構圖
23.6 本章相關名詞
23.7 本章小結
24 多帳號的權限與成本控管
24.1 單帳號管理容易引發的情形
24.2 多帳號管理有效解決單帳號的管理問題
24.3 多帳號管理衍生齣新的管理議題
24.4 AWS推齣瞭Organization服務進行整併
24.5 問題整閤對照錶
24.6 多帳號權限與成本管理架構圖
24.7 本章相關名詞
24.8 本章小結
第六單元 大數據架構
25 大數據架構總覽
25.1 大數據接收、操作與倉儲
25.2 Kinesis、EMR、Redshift
26 Kinesis、EMR與Redshift
26.1 物聯網、大量感測器、巨量數據
26.2 Kinesis進行巨量數據搜集
26.3 Elastic Map Reduce進行巨量數據操作
26.4 整理後的大數據資料會轉存到S3或Redshift
26.5 Redshift資料分析用的大數據資料倉儲
26.6 考題解析與思路延伸
26.7 大數據應用整體架構圖
26.8 本章相關名詞
26.9 本章小結
第七單元 Serverless架構
27 Serverless架構總覽
27.1 腳底按摩店的經營模式解析
27.2 Serverless架構的運行生態
27.3 Serverless架構在AWS上的Solution
27.4 Serverless衍生的微服務架構
28 API Gateway
28.1 大型資訊架構內，會包含多個資訊係統
28.2 AWS提供API Gateway當整閤性接口
28.3 API Gateway整體架構圖
28.4 本章相關名詞
28.5 本章小結
29 Lambda
29.1 新型軟體虛擬化技術 - 容器
29.2 AWS版本的容器運算方案 - Lambda
29.3 Lambda的核心結構
29.4 Lambda計費方案
29.5 考題解析與思路延伸
29.6 Lambda整體架構圖
29.7 本章相關名詞
29.8 本章小結
第八單元 混閤雲架構
30 混閤雲的快速一覽
30.1 本地機房與雲端資源混閤使用，保留架構彈性
30.2 Multi-Site解決方案
30.3 考題解析與思路延伸
30.4 混閤雲整體架構圖
30.5 本章相關名詞
30.6 本章小結
31 第二代混閤雲的崛起
31.1 混閤雲，保留架構彈性，引入容器，增強承載能力
31.2 Multi-Site 解決方案
31.3 混閤雲整體架構圖
31.4 本章相關名詞
31.5 本章小結
第九單元 資安架構
32 資安架構總覽
32.1 宿捨、辦公室與小美的傢 - 雲端帶來的破碎化
32.2 小菜、小美與鐵門 - 以往AWS的網路安全解法
32.3 小美、門外監視器、自動開門 - WAF
32.4 大量用戶訪問，造成係統癱瘓 - Shield
32.5 企業透過Firewall Manager管理多個AWS 項任務
32.6 資安集中化管理架構圖
32.7 本章小結
33 尾聲
34 經典架構圖一覽
35 高併發架構圖一覽
36 DevOps架構圖一覽
37 Serverless架構圖一覽
38 名詞索引錶
附錄 AWS與GCP的對應與差異
A Cloud Engineer證照前導篇
A.1 GCP的大流行，開設瞭實作考證課
A.2 課程與書籍內容是基於經典文獻編撰
A.3 專案、權限、網路、儲存、開發、部署、新架構
B 帳號篇 - 專案設計
B.1 AWS單帳號多專案的運用
B.2 GCP單帳號多專案的運用
B.3 AWS多帳號多專案的運用
B.4 GCP多帳號多專案的運用
B.5 本篇小結
C 帳號篇 - IAM權限管理的差異點
C.1 帳號權限管理與法治國傢的組成要件
C.2 AWS IAM的核心名詞結構
C.3 GCP IAM的原始思想
C.4 本篇小結
D 網路篇 - VPC
D.1 AWS與GCP間的VPC差異性
D.2 AWS與GCP VPC串接外部網路方案
D.3 AWS與GCP VPC的核心名詞組件
D.4 本篇小結
E 儲存篇
E.1 物件存儲篇
E.2 區塊儲存篇
E.3 資料庫篇
E.4 本篇小結
F 開發篇
F.1 以往的雲端資源調度方式 - 使用留在本地的安全憑證
F.2 以往的調度方式，相對難監管。於是產生瞭新型調度方式
F.3 GCP依照新的調度方式齣瞭Cloud Shell與Cloud Shell Editor
F.4 Cloud Shell的額外功能，統一開發環境與程式碼
F.5 本篇小結
G 主機篇
G.1 Machine type
G.2 Startup script
G.3 Network tag
G.4 連線
G.5 價格
G.6 本篇小結
H 雲服務未來篇
H.1 GCP的Serverless架構與用戶需求
圖書試讀
用户评价
评分
我特別注意到，這本書在圖解的細節處理上，展現瞭極高的專業度。它不隻是畫齣方塊和線條，圖例中的顏色配置、線條的粗細、箭頭的指嚮性，都經過精心設計，確保讀者能夠一眼看齣資料流的方嚮性、管理邊界，以及跨區域的依賴關係。舉例來說，當講到高可用性（HA）和災難復原（DR）時，它會用截然不同的視覺語言來區分「同區域內的冗餘」和「跨區域的備援」，這種視覺上的區隔，比純文字敘述有效率太多瞭。而且，書中對於基礎設施即代碼（IaC）的概念也有所著墨，雖然不是深入探討Terraform或CloudFormation的語法，但它清楚闡述瞭「架構即代碼」的重要性，讓讀者知道，你畫齣來的圖，最終是要能被自動化部署的。這種前瞻性的引導，讓讀者在學習時就不會隻停留在Console手動操作的層麵，對於追求現代化DevOps流程的人來說，是非常重要的敲門磚。
评分說真的，市麵上很多號稱「新手友好」的雲端書籍，最後讀完還是霧裡看花，但這本的編排邏輯真的有下過功夫。它不是那種把所有服務一股腦塞給你的教科書，它是有層次的。從最基礎的網路概念開始建立穩固的觀念地基，然後再往上蓋運算、儲存、資料庫這些應用層的模組。最讓我印象深刻的是，它在講解每一個服務的時候，都會同時比較不同服務之間的差異和適用場景，這點對於做技術選型非常關鍵。畢竟，選擇EC2還是Lambda？使用RDS還是DynamoDB？這背後牽涉到成本、擴展性、管理複雜度等諸多考量。這本書的作者很巧妙地將這些權衡點都攤開來讓我們比較，讓讀者在學習「如何做」的同時，也思考「為什麼要這樣做」，這已經超越瞭單純的工具書範疇，更像是一位資深架構師在身邊耳提麵命的實戰經驗傳承。我個人覺得，它成功地把AWS那種龐大且不斷迭代的生態係，濃縮成瞭一張張精煉的知識地圖。
评分這本技術書光是翻開封麵，就讓人感受到一股專業又親切的氣息，坦白說，現在市麵上談雲端架構的書五花八門，但能像這樣把複雜的技術圖解得這麼直觀，實屬難得。特別是對於我們這種一開始接觸AWS，麵對那些Region、Availability Zone、VPC這些名詞就頭皮發麻的技術人來說，作者的敘述方式簡直是救星。它沒有一味地堆砌艱澀的專有名詞，而是透過大量清晰的架構圖，一步步引導讀者理解，像是把一塊塊積木慢慢拼湊起來一樣，讓人很有成就感。那種「原來如此！」的頓悟感，是看純文字教學文件很難體會到的。而且，書中的案例選擇非常貼近業界實務，不隻是紙上談兵，你真的能從書裡麵的範例架構，聯想到自己公司或專案中可能會遇到的場景，這對於實際落地執行，提供瞭極大的幫助。我個人覺得，如果你的目標是想從「聽過AWS」晉升到「能設計一個可靠的AWS架構」，這本書絕對是書架上不可或缺的參考磚。
评分老實講，很多技術書籍的「第三版」通常隻是小修小補，更新一下舊版過時的介麵截圖，內容核心還是照搬。但這本在改版上能感受到作者團隊的用心。雲端技術的變化速度之快，每隔一段時間就可能有新的服務顛覆舊的架構思維。我對比瞭前幾版，這次的更新明顯針對近兩年來社群討論度高的現代化趨勢，像是無伺服器（Serverless）的架構深度和廣度都有顯著提升，特別是在費用優化和成本管理這一塊，也加入瞭更務實的考量。這代錶作者群不僅僅是「會用」AWS，更是「持續在用」AWS，並且緊跟著服務的演進在調整教學策略。這讓讀者可以放心，手上拿著這本書，所學到的知識不會在半年內就變成數位古董，對於技術投資的報酬率來說，是非常劃算的。
评分這本書在語言風格上，個人認為拿捏得非常好，它不會讓人覺得高高在上，也不會過度地使用網路流行語來稀釋專業度。它用一種非常清晰、有條理的語氣，像是經驗豐富的講師在帶領學員進入一個新的知識領域。尤其在解釋一些安全性的議題時，像是IAM的角色設定、Security Group的規則定義，作者會特別提醒潛在的資安風險點，這是一種負責任的教學態度。很多初學者在架構設計時容易為瞭追求功能完整而忽略安全層，這本書透過圖解清楚標示齣「開放的入口」和「受保護的區域」，讓安全性的思考自然而然地融入架構設計的過程中。總結來說，這本不隻是一本讓你學會畫圖的書，更是一本教會你如何「以架構師的角度」去思考和解決實際問題的實戰手冊。
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