17、站点可靠性工程(SRE)相关经验与策略分享

站点可靠性工程(SRE)相关经验与策略分享

1. SRE 培训的重要性及策略

在站点可靠性工程(SRE)领域,有大量知识需要学习。无论是渴望成为 SRE,还是要适应新服务,都会感觉信息如洪流般涌来。对于成人学习者,尤其是新加入团队的人来说,传授技术知识并非培训的首要考虑因素。更重要的是建立信心,克服冒名顶替综合症。此外,培训还能推动或延续期望的组织文化,是对组织和人员的一种投资。

可以从设定 ASSBAT(a student should be able to)开始培训策略。ASSBAT 是聚焦于期望驱动和观察的行为的学习目标。例如:
- 使用 $tool 识别作业使用的内存量。
- 解读 $monitoring_tool 中的图表,以确定 $foo 服务的健康状况。
- 在五分钟内使用 $drain_tool 将流量从集群中转移。

通过使用这类 ASSBATs,可以日常观察和衡量培训的应用效果。从 ASSBATs 入手,就拥有了良好培训策略的开端,而非仅凭希望。

同时,SRE 的基本原则也可应用于培训项目本身。可以按照以下步骤优化培训项目:
1. 监控培训项目绩效 :通过跟踪出勤情况和收集调查反馈来监控培训项目的表现。定义培训项目的服务水平目标(SLOs)并进行沟通。
2. 解决监控中出现的问题 :若调查反馈中某些问题学生评分较低,需进行调查和跟进,确定是课程设置、后勤安排还是讲师的问题。
3. 撰写事后分析报告 :当出现影响学生体验的问题时,撰写事后分析报告,以便从失败中无责学习,确定

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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