AI技術系統集成與部署
含有「AI技術系統集成與部署」共 15 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
Terraform 與 AWS CloudFormation 都是「基礎設施即程式碼」（IaC）工具，可用於自動化雲端資源部署，但在應用範圍、語法、彈性等方面有明顯差異：
適用場景
Terraform：跨平台/多雲部署、現有資源匯入與自訂模組、團隊合作及複製混合雲架構。
CloudFormat
分散式文件系統是一種將文件資料分散儲存到多台電腦（伺服器或節點）上的技術，常見代表如 HDFS（Hadoop Distributed File System）。這類系統特點如下：
HDFS 原理與架構
文件分割與分散存儲：大檔案會被分割為多個資料區塊（Block），每個區塊分散儲存於不同伺服器，
Jaeger與Zipkin都是主流的分布式追蹤工具，用來可視化及分析微服務架構中跨服務的請求路徑與效能瓶頸。
工具簡介
Jaeger由Uber開發，目前是CNCF畢業專案，支援高可擴展性、大量資料及多種儲存後端（如Elasticsearch、Cassandra），適合大中型、Kubernetes
滲透測試（Penetration Testing，簡稱 Pen Test）是資安領域的一種安全測試方法，由具有授權的專業人員模擬黑客攻擊，試圖發現並利用系統、網路或應用程式中的漏洞，評估其安全防護的強弱與風險。
主要目的
積極發掘系統弱點與潛在安全風險
測試企業防禦機制在真實攻擊模型下的效能
Circuit Breaking（斷路器模式）是一種分散式系統和微服務架構中常用的設計模式，目的在於提升系統韌性和容錯能力。它類似電路中的斷路器原理，當檢測到下游服務連續失敗或故障時，會「斷開」請求連接，防止系統持續發送請求給失效的服務，避免故障蔓延造成系統崩潰或資源耗盡。
Circuit Bre
模型量化（Model Quantization）是機器學習中將模型的權重和/或激活值從高精度浮點數（如32位浮點）轉換為低精度格式（如8位整數）的技術，目的是減少模型的存儲空間和運算成本，從而提升推論速度並降低功耗，同時盡可能保持模型的準確度。
主要量化技術
後訓練量化（Post-Trainin
ELK Stack 通常指由三個核心元件組成的日誌與搜尋分析平台：Elasticsearch、Logstash、Kibana（後來常連同 Beats 一起稱為 Elastic Stack）。它用於集中化收集、儲存、搜尋與可視化各系統與應用的日誌與事件資料，支援可觀察性、SIEM、安全分析與商業分析等
RESTful API 是一種遵循 REST（表述性狀態轉移）架構風格設計的網路服務介面，強調以資源為中心、使用標準 HTTP 方法、無狀態通訊與一致介面，讓用戶端與伺服端鬆耦合、可擴展且易於維護。
核心約束
客戶端-伺服端分離：前後端職責分離，可獨立演進，只需遵守約定的資源契約與格式。
無狀
SOA（Service-Oriented Architecture，面向服務架構）是一種以「服務」為邏輯單位來設計與構建分散式系統的軟體架構風格。核心思想是將可重用的業務能力封裝為鬆耦合、可組合、透過標準介面存取的服務，促進跨系統整合、敏捷開發與治理。
核心理念
服務是自治的、明確定義契約的業務
什麼是 XAI 工具
XAI 工具協助解釋與審視模型的輸出與行為，包括特徵重要度、局部決策依據、對抗與偏見偵測、資料與概念漂移、以及端到端監控與稽核。它們可分為「訓練後解釋」與「可解釋模型」兩大類，並延伸到MLOps監控與治理。
常見方法族群
全域解釋：特徵重要度、全域部分依賴關係（PDP/