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國立中山大學 資訊工程學系研究所 賴威光所指導 魏煦晨的 用於Kubernetes之QoS感知容器排程策略 （2021），提出Grafana docker hub關鍵因素是什麼，來自於Kubernetes、容器、邊緣計算、微服務、容器排程。
而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 林俊宏所指導 廖允澤的 設計並實作以容器為基礎之平台即服務 （2020），提出因為有 雲端運算、平台即服務、RESTful API、Kubernetes、Ceph、Prometheus的重點而找出了 Grafana docker hub的解答。
用於Kubernetes之QoS感知容器排程策略
為了解決Grafana docker hub 的問題，作者魏煦晨 這樣論述：
近年來，眾多雲端計算平台皆以Kubernetes作為容器編排和服務管理的工具。排程器（Scheduler）是Kubernetes的關鍵元件之一，因為排程代表著容器與節點的部署配對關係。在雲端計算中，網路延遲等因素常導致無法滿足具有時效性的任務，因此有許多文獻提出以較接近終端使用者的邊緣計算架構，提供用戶較為快速的服務。而隨著邊緣運算的架構逐漸受到重視，Kubernetes也被視為實現基於微服務之邊緣運算架構最有潛力的平台工具之一。然而現今Kubernetes一般所使用的情境多為相較單純的雲端環境，原先預設的排程策略並不完全適用於複雜的邊緣計算場域中，因此本文提出一種容器排程演算法，旨在解決K
ubernetes預設排程器的不足之處。本篇論文所提出之方法除了評估容器的運算資源與網路需求外，也會衡量群集（Cluster）中的節點網路狀態，尋找最適合部署容器的節點，目的在於最小化用戶存取服務的所需時間與任務計算時間。此外，本文之排程器也可根據使用情形調整「運算資源優先」或「網路延遲優先」等部署策略的權重。
設計並實作以容器為基礎之平台即服務
為了解決Grafana docker hub 的問題，作者廖允澤 這樣論述：
隨著資訊科技與網際網路的快速發展，雲端運算成為許多企業部署服務的選擇之一。雲端運算擁有許多特點：省去建置與維護基礎建設所需的相關成本，使用者不再需要了解雲端內基礎設施的細節，也無需有相應的專業知識，開發人員無需以考量硬體層面的相關細節，可以直接以軟體層面進行開發，除了增加軟體開發的效率也能避免硬體相關的程式錯誤。如今以容器為首的虛擬化技術逐漸成為雲端運算中的關鍵技術，也有越來越多企業選擇使用容器化應用程式為資料中心解決方案。然而，目前在自行建設之容器化平台普遍有個問題：「無法輕易地管理使用者所使用的資源量，導致硬體資源分配不公平的情況發生」，此外，原生的容器化技術並沒有提供持久化硬碟的儲存方
案，對於有需要保存資料的應用程式會有使用上的問題。本論文主要設計與實作一個以容器為基礎之平台即服務，搭配使用Kubernetes進行容器編排、Ceph提供分散式檔案儲存及Prometheus提供資源的監控。此平台系統提供網頁控制介面供管理者控制各項使用者硬體資源限制，並擁有方便使用者部署容器、管理的網頁操作介面。