20、微服务监控全解析:从基础到Azure实战

微服务监控全解析:从基础到Azure实战

在当今的软件开发领域,微服务架构因其灵活性和可扩展性而备受青睐。然而,要确保微服务系统的稳定运行,有效的监控和日志记录至关重要。本文将深入探讨微服务监控的多种策略,包括探查技术、端点监控、日志记录,以及在Azure云环境中的监控实践。

1. 微服务监控策略
1.1 探查技术

探查技术通过在应用程序代码或框架中使用探测技术来收集数据。开发运维团队可以利用这些数据点来识别性能问题的原因。不过,在生产环境中应避免使用探查技术进行性能分析,它更适合在不使系统在运行时过载的情况下生成调用时间等信息。例如,使用ASP.NET MiniProfiler或Glimpse对ASP.NET MVC应用程序进行性能分析。

1.2 端点监控

端点监控是将服务的一个或多个端点暴露出来,以发出与服务本身以及基础设施参数相关的诊断信息。不同的端点通常提供不同的信息,如服务的健康状态、HTTP 500错误信息等。这种方法将监控从推模型转变为拉模型,降低了服务监控的开销。我们可以按一定时间间隔从这些端点收集数据,构建仪表盘并收集操作指标数据。

需要注意的是,端点监控应在用户所在的位置进行测试。如果大多数终端用户在亚洲,那么从北美进行测试的价值就不如在更靠近用户的地方进行测试。端点监控既可以进行全面的“一切正常”检查,也可以关注延迟和响应时间等指标。

2. 日志记录
2.1 日志记录的概念

日志记录是系统、其各个组件或基础设施层提供的一种收集系统相关数据的方式。这些数据被称为日志,包括信息日志、错误日志、警告日志等,有时也可以是自定义日志。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值