38、Azure 监控:从警报设置到日志分析的全面指南

Azure 监控:从警报设置到日志分析的全面指南

1. 活动日志查询与 Azure 警报概述

活动日志查询可以通过多种方式进行,例如使用电子邮件地址进行过滤,这有助于列出特定用户执行的所有操作。同时,还可以利用搜索框通过关键字进行搜索。例如,要列出上周在选定订阅中由用户 rithin@azuretales.com 创建或更新的所有虚拟机,可结合事件类别过滤和操作排序来实现。

Azure 警报在任何监控系统中都至关重要,它能在问题恶化之前自动发出通知。使用 Azure 警报具有以下好处:
- 改进的通知功能 :借助操作组,可以将一组操作组合起来,在多个警报中重复使用。
- 集中管理 :可以在一个地方为指标、活动日志、日志分析和见解创建警报。
- 警报管理 :所有警报都可以从一个公共面板进行管理,还可以更新警报状态。
- 工作流集成 :可以将 Azure Logic Apps、Azure Functions、Azure Automation Runbook 等与警报集成。

可以基于以下数据源创建警报:
- 指标值
- 日志搜索查询
- 活动日志事件
- 服务运行状况
- 资源运行状况
- 可用性测试

2. 创建警报规则

警报是构建可靠系统时不可或缺的组件,它通过持续跟踪不同来源来确保系统的可靠性。警报由规则、操作组和监控条件组成,警报规则的关键属性如下:
| 属性 | 说明 |

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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