23、OpenTelemetry 采样技术全解析

OpenTelemetry 采样技术全解析

1. 引言

遥测数据管理面临着数据量过大的挑战。数据生成时,若工具消耗过多资源会产生问题;数据传输会产生成本;大量数据还会消耗存储并增加分析时的资源需求。为了在保留数据价值和保真度的同时减少数据量,我们将探讨采样技术。采样不仅对追踪有重要意义,还会影响指标和日志。下面将从技术要求开始,深入了解采样相关内容。

2. 技术要求
  • 代码获取 :示例代码可从配套仓库下载,使用以下命令:
$ git clone https://github.com/PacktPublishing/Cloud-Native-Observability
$ cd Cloud-Native-Observability/chapter12
  • Python 环境 :运行示例代码需要 Python 3.6 或更高版本。可使用以下命令检查版本:
$ python --version
Python 3.8.9
$ python3 --version
Python 3.8.9

若未安装或版本不支持,可从 Python 官网 安装兼容版本。
- 安装 OpenTelem

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
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