3、DevOps与谷歌云平台:技术解析与实践指南

DevOps与谷歌云平台实践指南

DevOps与谷歌云平台:技术解析与实践指南

1. DevOps监控与运营最佳实践

1.1 监控最佳实践

为了有效监控,需结合其他实践,其中日志分析是预防错误和理解系统功能的关键。分析日志和进行相关预测需要特定软件,最常用的是ELK(Elasticsearch、Logstash和Kibana),它能提供完整的日志分析系统,不仅能发出警报,还能以图形化方式展示错误和日志。

日志分析对提高软件质量至关重要,可采用能识别错误数量并以图形展示的软件。图形化展示错误能直观反馈软件状态,无需阅读日志。

监控是DevOps实践的核心,要确保有良好的监控系统,不仅要监控生产环境,还可监控金丝雀服务器,以便在发布到生产环境前发现并解决问题。监控有两种形式:
- 黑盒监控 :将代码视为黑盒进行测试,仅显示系统状态以判断是否正常运行,无法显示内部情况,如Nagios。
- 白盒监控 :能清晰显示系统内部情况,如HTTP连接数、错误数量等,例如Prometheus。

1.2 运营最佳实践

在DevOps中,运营团队对取得最佳成果有重大影响,其重要性与软件质量和客户对公司的看法密切相关。出现错误时,运营团队是公司的第一形象,通常负责维护生产环境中的软件。

运营团队与软件的唯一接触点是日志,因此在软件设计时应让运营团队成员参与,软件发布测试时他们的反馈也很重要。若日志不足,运营团队难以识别错误,修复问题将花费更多时间。

运营团队还可帮助识别常见问题并提供解决文档,这些文档供一线运营工程师使用,需不断更新以适

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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