26、分布式应用的指标与日志集成实践

分布式应用的指标与日志集成实践

1. 应用架构概述

应用由两个微服务(hello 和 formatter)和一个客户端应用组成,均在 exercise1 子模块中定义。微服务使用 lib 模块中定义的一些共享组件和类。其他顶级目录指定了监控工具的配置, docker-compose.yml 文件用于将所有组件作为一个组启动,包括 Hello 应用的两个微服务,而 Hello 客户端则在 Docker 容器外单独运行。

2. Java 开发环境准备

需要 JDK 8 或更高版本。Maven 包装器已被提交,会根据需要下载 Maven。 pom.xml 中的 Maven 项目被设置为多模块项目,需运行以下命令安装依赖到 Maven 的本地仓库:

$ ./mvnw install

示例输出如下:

[INFO] Reactor Summary:
[INFO]
[INFO] chapter11 0.0.1-SNAPSHOT ................. SUCCESS [  0.492 s]
[INFO] lib ...................................... SUCCESS [  1.825 s]
[INFO] exercise1 ................................ SUCCESS [  0.020 s]
[INFO] hello-1 .................................. SUCC
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
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