5、应用指标、追踪与Web内容服务

应用指标、追踪与Web内容服务

1. 应用指标与追踪

在应用中添加指标和追踪功能后,我们可以使用Jaeger和Prometheus来查看相关数据。为了方便运行这些工具,可以使用docker-compose将它们作为一个整体运行。

1.1 docker-compose介绍

通常我们使用docker命令来运行容器,但如果想一次性运行多个容器,docker-compose就派上用场了。它允许将不同的容器配置为一个单元,还能为不同容器提供不同的配置,例如容器A可以与容器B通过网络通信,但不能与容器C通信。我们使用的docker-compose版本是v2,推荐安装该版本,安装说明可参考:https://docs.docker.com/compose/install/other/ 。

1.2 docker-compose.yml文件配置

以下是运行Prometheus和Jaeger的docker-compose.yml文件示例:

version: '3.3'
services:
  jaeger:
    image: jaegertracing/all-in-one:latest
    ports:
      - "6831:6831/udp"
      - "16686:16686"
      - "14268:14268"
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    volumes:
      - ./prom/opentelem/config.yml:/etc/prometheus/prom
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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