01、专题目的

    从 I公司出来也快半年 了,算算做Saas的监控运维工作也快有2年了,可惜公司的Saas业务没有起来,相比较与阿里软件监控中心同时监控3000台服务器,2万多个监控点(08年的消息,现在估计又上了个数量级),我们在量上就少了一个级别。没有到达那个量,在解决监控问题上思路上都不太一样,并发量处理,分布式考量,我们考虑的不是很多。虽然在上百台机器,上千个监控点的IDC机房里面,我们的监控系统可以跑的很稳定,处理报警也很及时到位,但在跨IDC,交叉监控上,我们的处理方式略显单薄,没有到达那个数量级,可能不会放全部身心去处理未来问题。

     我们的监控主要是用java开发的Slim系统,shell脚本监控是后期随着业务的开展,发现用java开发的这个系统无法cover住所有的监控点,只好采取快速开发,采取脚本的方式作为slim的辅助方式。

     专门列了这个分类,简单记录下我们用shell脚本处理问题的一些思路,也是一种技术的积累,并顺便聊以纪念下。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
### 主题库与专题库的定义 **主题库(Subject-Oriented Database)** 是数据仓库中的核心概念之一,面向特定的主题域进行设计和组织。主题库通常围绕企业的关键业务领域构建,例如客户、产品、销售等,其目的是支持跨多个业务过程的数据分析需求。主题库的设计注重对某一业务领域的整体描述,而不是具体的事务操作。 **专题库(Ad-hoc Analysis Database)** 则是针对特定分析需求而创建的数据库或数据结构,通常是临时性或者周期性的数据集合。专题库是为了满足某些特殊分析任务而生成的,例如某次促销活动的效果分析,或是某个季度的财务预测模型。 ### 主题库与专题库的区别 1. **设计目的不同** 主题库的设计基于企业长期的战略分析需求,强调数据的稳定性和可复用性。它通常包含大量的历史数据,并且数据结构较为固定[^1]。 专题库则侧重于解决短期、具体的问题,数据结构可能随着分析需求的变化而调整,灵活性更高。 2. **数据范围不同** 主题库涵盖的是某一主题域下的全面数据,通常是整个业务线的历史积累数据。例如,客户主题库可能包括客户的基本信息、交易记录、服务互动等多维度数据[^2]。 专题库则聚焦于特定场景下的子集数据,例如某次市场活动的参与用户行为数据,或者是某个产品的销售趋势数据。 3. **使用频率不同** 主题库作为数据仓库的核心组成部分,被频繁地用于日常报表、监控指标和决策支持系统中。它的数据更新通常是按天或按周进行的定期加载[^3]。 专题库则是根据特定项目或分析任务的需求临时构建的,使用频率较低,生命周期也较短。 4. **数据冗余程度不同** 主题库在设计时有意引入一定的冗余,以提高查询性能和分析效率,同时支持多种维度的聚合分析。 专题库则更倾向于精简数据结构,减少冗余,以便快速响应特定分析任务。 5. **技术实现方式不同** 主题库通常采用星型模型或雪花模型进行建模,依赖事实表和维度表的结构来组织数据。这种设计适合大规模数据分析和复杂查询。 专题库则可能采用扁平化的表结构,甚至直接使用原始数据的子集进行分析,避免复杂的连接操作,提升分析速度。 ### 各自用途 - **主题库的主要用途** 主题库广泛应用于企业的战略决策支持系统中,如客户关系管理(CRM)、供应链优化、财务分析等领域。它可以提供统一的数据视图,帮助管理层理解业务运行状况并制定相应的策略。例如,在零售行业,客户主题库可以用于分析客户的购买行为、偏好变化以及忠诚度趋势[^4]。 - **专题库的主要用途** 专题库主要用于临时性或周期性的分析任务,如市场活动效果评估、新产品推广效果跟踪、风险控制模型训练等。它通常服务于数据科学家、分析师或业务部门的专项研究团队。例如,在一次营销活动中,专题库可以专门提取参与用户的点击率、转化率和订单金额等数据,用于评估活动的实际成效。 ### 示例代码:主题库与专题库的数据结构差异 以下是一个简单的示例,展示如何通过SQL语句分别从主题库和专题库中提取数据。 #### 主题库查询示例(客户主题) ```sql -- 查询客户主题库中不同地区的客户数量 SELECT region, COUNT(*) AS customer_count FROM customer_dimension GROUP BY region; ``` #### 专题库查询示例(促销活动分析) ```sql -- 查询某次促销活动中参与用户的购买情况 SELECT user_id, product_id, purchase_time, amount FROM promotion_activity_data WHERE activity_date BETWEEN '2023-09-01' AND '2023-09-30'; ``` ###
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