24、OpenTelemetry:日志处理、协议、收集器及部署模型详解

OpenTelemetry:日志处理、协议、收集器及部署模型详解

1. OpenTelemetry 日志处理

日志是最早的遥测形式之一,在许多编程语言中都有原生支持,并且有完善的框架可以将其生成为结构化或非结构化事件。目前,OpenTelemetry 日志规范仍在开发中,处于实验阶段,相关概念和示例可能会发生变化。

为了支持现有的日志解决方案,OpenTelemetry 日志 API 和 SDK 需与现有框架和协议集成,而非另起炉灶。以下是 OpenTelemetry 日志处理的关键信息:
- 日志目的 :在现代可观测性中,应用程序日志具有重要作用,可帮助开发者了解系统运行状态。
- 集成方式 :OpenTelemetry 日志 API 和 SDK 要与现有日志框架和协议集成,以支持现有的日志解决方案。

1.1 日志的特点

特点 描述
早期遥测形式 日志是最早的遥测形式之一。
多语言支持 在许多编程语言中有原生支持。
框架完善 有完善的框架可生成结构化或非结构化事件。

1.2 OpenTelemetry 日志集成

【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,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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