34、Windows Server 2008 性能监控与故障排除指南

Windows Server 2008 性能监控与故障排除指南

1. 设定基准值

基准值是一个性能水平,可作为起点与未来的网络性能操作进行比较。在首次监控服务器时,可用于比较统计数据的资源较少。创建基准值后,可在未来随时收集信息并与基准值进行对比。当前统计数据与基准值之间的差异是由系统负载、应用程序处理或系统性能竞争引起的。

1.1 创建基准值的步骤

  1. 展开“Reports”文件夹,然后依次展开“System”和“System Diagnostics”。
  2. 高亮显示新创建的报告,并在中央的“Details”窗格中查看报告内容。

1.2 注意事项

报告在数据收集过程完成后生成并显示,且会自动标记当前日期。

1.3 创建基准值的要点

  • 为每个最终要监控或管理的系统收集一组正常的统计数据。
  • 分别为正常和压力时期创建基准值。例如,夜间用户较少时机器的工作负载不能作为与白天实时数据比较的良好基准,白天采样的信息应与正常负载下同一时段收集的基准信息进行比较。
  • 创建基准值应是一个持续的过程。如果向服务器添加了应用程序或新服务,应创建新的基准值,以便未来的比较能基于系统性能的最新状态。

2. 降低性能监控开销

性能监控会使用系统资源,这可能影响系统性能和收集的数据。为确保性能监控和分析不影响被监控的机器,需要减少性能监控的影响。可采取以下步骤将被监控服务器上的性能监控开销降至最低,以尽可能准确地分析系统:
- 使用

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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