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構建Oracle數據庫雲最佳實踐：使用Oracle enterprise manager cloud control 13c

為了解決oracle系統的問題，作者（印）PORUS HOMI HAVEWALA 這樣論述：

設計和維護Oracle數據庫雲的全流程路線圖。本書由Oracle Press出版，詳細介紹了如何使用Oracle Enterprise Manager Cloud Control 13c構建、配置並管理一個以數據為中心的私有雲/混合雲。本書作者是經驗豐富的Oracle認證大師(OCM)，為讀者提供了清晰的解釋、真實的案例及專家級建議。通過本書可以掌握如何整合服務器和數據庫資源；如何規划和設置雲服務；如何實施DBaaS、SCHaaS和PDBaaS；如何使用Cloud REST API；如何使用混合雲配置。此外，本書也介紹了容災數據庫、基於雲的安全性和數據備份。主要內容●　使用Oracle Ent

erprise Manager Cloud Control 13c 整合主機和數據庫，並為遷移到雲服務做准備 ●　配置及維護Database as a Service雲及快照克隆 ●　有效地利用Schema as a Service ●　利用Pluggable Database as a Service進行最新的整合及資源隔離 ●　配置及監控基於Oracle的數據庫混合雲 ●　利用Cloud REST API執行as-a-service請求 ●　利用Oracle Recovery Manager(RMAN)軟件功能規划並執行數據庫備份 ●　利用Oracle Data Guard，通過Oracl

e備用數據庫實現災備。作者:(印)波勒斯·霍米·哈夫沃拉 譯者:許向東 譯者:周灝宇 譯者:李煒玉 譯者:韓海 譯者:賈春光。許向東，甲骨文（中國）軟件系統有限公司技術產品售前總監，2002年加入Oracle公司，支持過金融、政府、交通、電力等行業的Oracle數據庫及相關選件產品的設計、開發、運維管理和培訓工作。1995年和1996年，與科學出版社合作，參與編寫了三本書籍：《Oracle 7使用技巧》（第4章）、《Oracle 7技術手冊》（第6章和第7章）、《Developer／2000使用技巧與方法》第II篇的第1、第7和第8章。2014年，與同事一起翻譯了《深入解析Oracle Ent

erprise Manager Cloud Control 12c》和《Oracle大數據解決方案》（均已由清華大學出版社出版）。目前帶領團隊致力於金融行業的技術產品售前支持工作。韓海，甲骨文（中國）軟件系統有限公司技術產品售前高級顧問。擁有數據庫運維、數據庫開發、DBA等工作經歷。參與中國石油、招商銀行、建設銀行、華夏銀行、南方航空、國家電網等各大型項目支持。擁有豐富的Oracle Exadata數據庫雲服務器性能測試經歷。對Oracle數據庫的使用經歷了從Oracle 8i到目前最新的Oracle 12c等各個版本，目前從事金融行業的數據庫產品售前支持工作。賈春光，甲骨文（中國）軟件系統有

限公司技術產品售前資深顧問、Oracle OCM，曾專注Exadata數據庫雲服務器性能測試和數據庫安全支持工作，並參與中國移動、中國電信、工商銀行、華夏銀行、人民銀行、百度等多個大型項目。目前從事金融行業的數據庫產品售前支持工作。作者波勒斯·霍米·哈夫沃拉(Porus Homi Havewala)，在Oracle 新加坡公司工作，擔任企業架構辦公室(ASEAN)戰略計划顧問一職，同時也是Oracle Enterprise Manager Technology的區域主題事務專家(Subject Matter Expert，SME)，他效力於Oracle系統的數據庫私有雲的研究。他擁有10g O

CM和11g OCM(Oracle Certified Master)認證，也是新加坡的第一個Oracle ACE。他在2008年被授予Oracle ACE Director頭銜。而全球目前只有不到200名Oracle ACE Director，為表彰Porus在Oracle領域的傑出成就，他被授予新加坡第一位獲得Oracle ACE和ACE Director榮譽的專家。周灝宇，甲骨文（中國）軟件系統有限公司技術產品售前高級顧問。擁有在Oracle、IBM、HDS及保險行業的多年IT工作經歷。對操作系統、存儲、Oracle數據庫等IT架構產品有多年的項目及運維經驗。曾支持過華為、中國移動、中國

銀行、廣發銀行、美的、格力等多種行業客戶。擁有Oracle 9i，Oracle 12c OCP認證。李煒玉，甲骨文（中國）軟件系統有限公司雲平台事業部資深技術顧問。Oracle lOg／llg／12c OCP、DBCS、IAAS等認證工程師，擁有十年以上Oracle數據庫相關工作經驗，在甲骨文公司先后負責中國人壽、工商銀行、農業發展銀行、中國農業銀行等客戶的大型數據庫項目的顧問支持工作。

oracle系統進入發燒排行的影片

消費者於電商平台購買新銳設計師服飾重視因素之研究─ 以Pinkoi為例

為了解決oracle系統的問題，作者王婕 這樣論述：

自1970年代開始，台灣陸續出現設計師品牌服飾，透過對台灣文化與自身心境的交互碰撞，展現出不同於歐美設計師品牌的獨特詮釋，在每年的時裝週總能讓全世界為之一亮。近十年來，網路購物漸漸成為大眾的日常，許多國內新銳設計師品牌也開始邁向線上通路經營，在市場成熟之前，本研究欲從消費者的觀點，來探討他們於電商平台購買新銳設計師服飾之重視因素。首先，研究者將先統整歷年相關文獻中之消費者重視因素，交由相關產業之專家做因素篩選後，共確立30個消費者重視因素、及分為4個主要構面，最後再邀請主要消費者填寫AHP問卷，並進行層級分析排序。研究結果顯示，在主要構面中，消費者所重視的程度，由大至小依序為：設計師服飾商品

特質、通路銷售與售後服務、電商平台特質、設計師與品牌特質；在整體因素權重中，前十大重視因素依序為：交易安全性、版型合適性、商品品質、品牌服飾風格、款式、實穿性、付款便利性、獨特性、品牌評價、商品舒適度。

AIX UNIX系統管理、維護與高可用集群建設

為了解決oracle系統的問題，作者文平 這樣論述：

《AIX Unix系統管理、維護與高可用集群建設》是資深unix系統專家、數據庫專家兼系統架構師近20年工作經驗的結晶。本書緊扣實際生產環境，從系統結構、系統架構、工程部署、系統管理與維護、性能優化、高可用環境建設等多角度詳細而深入地討論了aix unix系統的管理和運維的方法、過程和最佳實踐。 《AIX Unix系統管理、維護與高可用集群建設》一共13章︰第1章探討了系統架構中的系統工程觀點；第2章全面介紹了aix系統的系統結構，讓讀者能在宏觀上建立對aix的整體認識，在微觀上了解aix的技術要素；第3章講解了aix系統的安裝、配置、軟件包的使用和維護、克隆

盤的創建、網絡的設置和管理、以及用戶權限的管理，目的是幫助讀者搭建一個aix系統；第4章系統講解了aix 設備的的管理和維護，以及系統硬件問題的診斷；第5章從系統使用的角度講述了aix的引導過程、引導模式、服務的管理和設置、任務計劃的部署、運維中日志的查看等內容；第6章講解了aix的存儲管理，包括存儲管理的層次結構、相互調用關系、存儲結構的工程實現等；第7章講解了文件系統的創建、設置和管理，以及存儲部署的最佳實踐；第8章重點討論了aix系統的備份與恢復的策略和方法；第9~13章專注于aix系統的應用和工程實踐，第9章討論了如何在aix上構建數據服務，並以aix上最常見的oracle、db2、s

ybase數據庫系統為例詳細講解了將aix部署為數據服務器的過程和方法；第10章探討了aix應用服務的效率問題，著重討論了aix系統的優化，涉及系統優化中的指標分析、問題定位、調優策略等一系列問題，目的在于幫助讀者構建一個整體優化的aix系統。第11~13章講解了高可用集群的構建和管理，不僅深入討論了aix中使用的powerha和gpfs這兩種集群的構架，而且還詳細分析了集群中的存儲問題、拓撲結構問題，以及高可用資源定義和集群共享文件系統等問題，這3章的目的是要幫助讀者構建一個具有高可用性的集群系統！

運用線上訓練以達成軟體定義網路之即時入侵檢測

為了解決oracle系統的問題，作者吳冠霖 這樣論述：

在軟體定義網路（Software-Defined Network，SDN）中容易受到傳統網路中大多數攻擊的影響。因此，將入侵檢測系統（Intrusion Detection System，IDS）融入SDN結構中來應對網絡攻擊提供對策是至關重要。現有SDN異常檢測系統的研究中，他們的分類器皆為採用監督學習的方法去訓練分類器。在IDS實際應用當中，所接收到的數據是不會有標籤存在的，而IDS必須經由舊有的攻擊模式嘗試辨識出未知攻擊。而使用監督學習的方法只會使用標籤樣本進行訓練，無法在應用當中使用線上的數據重新訓練。所以不能使用監督學習的訓練機制應用在應用中異常檢測系統上，因為它無法應用線上數據使

系統自行適應新種類攻擊。根據線上訓練的問題，半監督式學習的訓練方法是個達成線上訓練異常檢測系統的分類器的解決辦法。現有半監督式學習法有自我學習(Self-Learning)與自我訓練(Self-Training)等方法。 本文中我們提出使用自我訓練混合主動學習(Active Learning)的機制。對高信心權值的樣本集當中被分類為惡意的樣本以隨機挑選加入訓練集當中。加入主動學習的訓練機制其原因是有主動學習之後能對低信心權值的樣本進行標籤並引入至訓練集當中訓練，使分類器有更高的準確率，不會有錯誤識別為攻擊率(False positive rate, FPR)大量上升的情況發生。為了加快訓練機制

，我們使用較快的聚類方法，以降低主動學習部分所需要的運作時間。在重新訓練分類器上，我們採取並行訓練分類器，不停擺正在服役中的分類器，以無縫隙的方式使分類器替換。並且在偵測到攻擊時能即時對應防範。我們在模擬階段證實此訓練方法能有效的提升未知攻擊的辨識能力。在時間方面，此訓練方法不會占用檢測系統的運作時間，因為訓練部分與檢測系統是屬於並行處理，分類器更換時也不會導致分類器停止運作。在實作階段，我們證實此方法對於實際運作上能有效的對未知攻擊作防範，就算一開始沒辨識出也會依照訓練法更新，學會未知攻擊的辨識並成功防範，達成即時檢測攻擊。