47、系统故障排除:策略与最佳实践

系统故障排除:策略与最佳实践

1. 故障优先级与分诊人员配置

在许多情况下,系统中断会导致多个工作负载无法访问,因此在技术层面进行优先级排序至关重要。分诊人员或团队需要深入了解工作负载之间的相互关系,包括哪些工作负载相互依赖、哪些可以绕过、哪些可以跳过,以及所有这些工作负载与业务本身的关联。只有了解技术和业务的范围,才能为确定修复内容、修复顺序以及业务如何应对问题提供有价值的见解。

关于分诊人员的配置,我们可以从迈尔斯 - 布里格斯类型指标(Myers - Briggs test)中的判断者(Judger)和感知者(Perceiver)维度来考虑。判断者通常是规划者,喜欢在事件发生前组织和安排事情;而感知者更像是反应者或响应者,倾向于接受现实并即时做出反应。在技术领域,工程师和大多数管理者多为判断者,他们的价值在于提前规划和组织业务或技术。而感知者更适合担任管理员角色,在灾难发生时,他们是处理分诊操作和即时思考的天然人选。

不过,仅依据性格测试来挑选合适的人员或团队成员是不够的。迈尔斯 - 布里格斯评估只是一个工具,用于识别不同职位上可能的优势和劣势,以及解释人们的思维和感受方式。无论是公司采用正式流程,还是个人通过在线调查了解自己,这类工具都有助于更好地认识自己,从而在优势领域取得成功,在劣势领域寻求帮助。团队领导者或管理者也可以利用这些信息更好地了解团队成员,使团队更强大。

在选择分诊人员时,最佳实践是在灾难发生前确定人员,并记录在案,确保他们在需要时能够接管并有权限采取行动。不要等到系统停机时才去寻找有分诊能力的人,也不要让政治因素干扰解决方案。

2. 故障排除的逻辑方法

系统管理员面临的最具挑战性的任务之一就

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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