5、OpenTelemetry语义约定与自动检测:提升可观测性的关键

OpenTelemetry语义约定与自动检测:提升可观测性的关键

1. 语义约定概述

在中大型组织中,支持生产工作负载的工程师常常会遇到这样的情况:多个服务产生的指标或日志使用了各种不同的属性或标签来表示同一概念,例如云提供商区域。不同的服务可能会用 region region_name cloud.region 等不同方式来表达,甚至在迁移到云环境的服务中,还可能沿用旧的属性,如 data_center ,但赋予了它完全不同的含义。这使得工程师在查找特定区域的日志或指标时变得困难,需要一定的领域知识。

为了解决这个问题,OpenTelemetry 语义约定应运而生。它定义了一组用于描述遥测信号上下文的通用属性的键值对,涵盖了运行时环境、协议和操作等概念。其目标是促进跨信号和跨语言的遥测关联,并使可观测性工具能够使用通用语言处理遥测数据。

语义约定作为一个跨领域的关注点,以独立于不同客户端 API 和 SDK 的包形式发布。为确保跨语言的一致性,这些包中的常量和枚举是从托管在 opentelemetry - specification 公共仓库中的一组 YAML 文件自动生成的。

在 Java 项目中使用语义约定时,由于其尚未完全稳定,需要在构建中包含 alpha 版本的包。以下是在 Gradle 项目中使用的依赖配置示例:

dependencies {
    implementation platform("io.ope
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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