服务器运维小技巧(二)——如何进行监控告警

本文介绍了如何通过服务器运维工具如牧云主机管理助手,设置监控规则和自定义告警,以提升响应速度,减少生产环境中的问题影响。通过告警系统,即使不在公司也能实时响应服务器问题并远程运维。

服务器运维难度高的原因,很大程度是因为服务器一旦出现问题,生产环境的业务就会受到严重影响,极有可能带来难以承担的后果。因此这份工作要求工程师保持高要求的服务质量,能够快速响应问题,及时解决问题。

但是“及时”的这一点很难做到,需要通过优化工作流程、建立预警系统,搭建自动化等行为快速响应。今天主要介绍如何通过服务器运维工具搭建监控预警的手段来辅助缩短响应时间。

💻首先打开牧云主机管理助手,进入系统设置界面,点击“监控告警”按钮,监控项中内置了「主机上线」、「主机离线」、「安全扫描」等监控规则。

如果需要自定义监控规则,可以点击右上↗️“添加监控项”按钮。可以自定义服务器cpu及内存的告警占用值,如果还有其他的监控项需要设定,可以自定义监控脚本,并设定告警的触发方式。

🛎完成监控项设置后,进入百川平台的消息通知页面,只要定义告警空间、产品应用及规则名称后,就可以通过邮箱/钉钉/企业微信/飞书等平台发布告警信息。

完成设置后,监控下的服务器只要出现异常情况,就可以通过指定的接收渠道发送告警信息,即使不在公司也可以实时响应服务器的各种问题,打开浏览器通过web terminal就可以进行运维操作啦🥳!

非支配排序遗传算法(NSGA-II)是一种广泛应用于多目标优化问题的改进遗传算法,由Deb等人于2002年提出。该算法适用于解决具有相互冲突目标函数的复杂工程与设计问题。 NSGA-II的核心流程包括: 1. **种群初始化**:随机生成一组初始解作为种群。 2. **非支配排序**:将种群个体按支配关系分层,第一层为不受任何其他个体支配的解(帕累托前沿),后续层次依次排序。 3. **拥挤距离计算**:衡量同一非支配层中个体之间的密度,用于在选择时保持种群多样性。 4. **选择操作**:依据非支配等级和拥挤距离进行选择,优先选择等级高、拥挤距离大的个体。 5. **交叉与变异**:采用遗传算法中的交叉(如单点、均匀交叉)和变异(如位变异)操作生成新个体。 6. **迭代终止**:重复进化过程直至满足预设代数或其他终止条件。 在Python中,可通过DEAP、pygmo等库实现NSGA-II。典型步骤包括: - 导入DEAP、NumPy、matplotlib等库。 - 定义多目标优化问题(决策变量、目标函数、约束)。 - 设计个体编码结构(如列表或元组)。 - 配置选择、交叉、变异操作(例如使用`tools.selNSGAII`、`tools.cxTwoPoint`)。 - 初始化种群并运行进化迭代。 - 对结果进行非支配排序与拥挤距离计算,获取帕累托前沿,并通过可视化工具展示。 提供的文件`NSGA-II-master`包含相关Python实现源码,涵盖问题定义、种群操作、进化流程及结果可视化,有助于深入理解算法并将其应用于实际多目标优化问题。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的VMD-RF故障诊断分类预测项目,通过变分模态分解(VMD)对机械振动信号进行自适应多尺度分解,提取各本征模态函数(IMF)的时域、频域和时频域特征,并融合为高维特征向量;随后利用随机森林(RF)分类器实现多类别故障的智能识别与预测。项目涵盖从信号采集、数据预处理、VMD分解、特征提取、模型训练到性能评估的完整流程,结合参数优化、可视化分析与人机交互界面设计,构建了一套标准化、可扩展的智能故障诊断系统。文中还提供了部分代码示例和模型实现细节,验证了该方法在复杂工况下具有高准确率、强鲁棒性和良好泛化能力。; 适合人群:具备一定信号处理与机器学习基础,从事工业智能运维、故障诊断、设备健康管理等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师; 使用场景及目标:①应用于高端制造、轨道交通、能源装备等领域的机械设备故障诊断;②解决非平稳信号分解难、特征提取不足、噪声干扰严重等问题;③提升诊断准确率,实现自动化、智能化的设备状态监测与预测性维护; 阅读建议:建议结合MATLAB实践操作,重点关注VMD参数设置、特征融合策略与RF模型调优方法,并通过实际数据集验证模型性能,深入理解信号处理与人工智能融合的技术路径。
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