24、监控日志和指标以及处理系统变更、依赖和秘密

监控日志和指标以及处理系统变更、依赖和秘密

1. Grafana UI 操作

1.1 访问 Grafana UI

通过访问 http://grafana.example.local ,使用默认的登录信息 admin/admin ,即可进入 Grafana UI。

1.2 查看和编辑仪表盘

进入后可在左侧中央列查看仪表盘,该仪表盘能捕获对 Flask 的调用情况,包括调用次数和 95 分位数时间。每个图表都可编辑,查看生成它的规则。

1.3 左侧图标功能

左侧图标可用于更改系统中运行的查询、改变可视化方式(如单位、颜色、柱状图或折线图、绘图比例等)、添加通用信息(如名称)以及创建警报。Grafana UI 具有高度交互性,可尝试不同选项以了解如何展示数据。

1.4 查询部分

查询部分可从 Prometheus 添加和显示指标,注意默认数据源旁的 Prometheus 标志。每个查询都有一个从 Prometheus 提取数据的指标部分。

2. 查询 Prometheus

2.1 PromQL 语言

Prometheus 有自己的查询语言 PromQL,功能强大但有其特点。Grafana UI 可自动补全查询,便于搜索指标名称。还可在 Grafana 的 Explore 页面进行查询,该页面有一些有用提示。

2.2 理解 Prometheus 指标

由于其采样方式,大多数 Prometheus 指标是单

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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、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与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与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与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与动力学建模方法;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与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与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与仿真方法拓展自身研究思路。
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