15、容器化监控与多环境部署:Grafana、Prometheus 与 Docker Compose 的应用

容器化监控与多环境部署:Grafana、Prometheus 与 Docker Compose 的应用

1. Grafana 配置与监控

Grafana 配置具有很大的灵活性,不仅可以通过配置创建包含多个仪表盘的 Grafana 镜像,还能使用 API 创建用户并设置其偏好。例如,可以构建一个包含多个仪表盘的 Grafana 镜像,并创建一个只读用户,使其能够访问所有仪表盘,这些仪表盘还能组合成一个播放列表。这样,在办公室的大屏幕上浏览 Grafana 时,它就能自动循环展示所有仪表盘。

监控在容器化应用的生产准备阶段至关重要。过去,容器刚流行时,监控是个难题,生产发布虽容易,但运行时难以了解应用情况,只能依赖外部服务如 Pingdom 检查 API 状态,依靠用户反馈确保应用正常运行。如今,监控容器有了成熟的方法。

在生产环境中,通常需要多个仪表盘来深入了解应用的不同层面。以图像画廊应用为例,有一个整体的仪表盘展示应用概况,还会有基础设施仪表盘显示所有服务器的可用磁盘空间、CPU、内存和网络饱和度等信息。每个组件也可能有自己的仪表盘,提供更详细的信息,如网页应用每个页面或每个 API 端点的响应时间细分。而汇总仪表盘最为关键,它能将应用指标中最重要的数据点整合到一个屏幕上,让你一眼就能判断是否有问题,并在问题恶化前采取措施。

2. 监控实验

之前为图像画廊应用添加了监控功能,现在要对待办事项列表应用进行同样的操作。无需深入源代码,因为已经构建了包含 Prometheus 指标的新版本应用镜像。具体操作步骤如下:
1. 运行 diamol/ch09-todo-list 容器,浏览应用并添加一些项目

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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