9、应用程序分布式追踪的最佳实践

应用程序分布式追踪的最佳实践

1. 分布式追踪实践概述

在进行应用程序的分布式追踪时,第一步往往是最困难的。我们会面临诸多问题,比如从何入手、如何确保操作正确以及何时完成等。虽然每个应用程序都有其独特性,但还是有一些通用的建议和策略可用于创建最佳实践。

值得注意的是,追踪过程中产生的数据会被追踪分析系统收集、分析和处理。因此,作为追踪实施者,提供高质量的数据至关重要。

2. 通过示例学习追踪

学习的最佳方式是实践。为了更好地理解如何对微服务应用程序进行分布式追踪,这里有一个示例应用程序,它能帮助我们掌握一些技术和最佳实践。

2.1 安装示例应用程序

要运行这个示例应用程序,需要在计算机上安装最新版本的 Go 运行时和 Node.js。可以从 GitHub 仓库下载应用程序的源代码,使用 Git 进行代码检出,或者下载并解压文件的 ZIP 存档。

安装步骤如下:
1. 获取源代码的本地副本后,在终端窗口中,从 microcalc 目录执行 go run cmd/<binary>/main.go 来运行每个服务。
2. 要运行客户端应用程序,需要在 web 子目录中执行 npm install ,然后执行 npm start

该应用程序是一个基本的计算器,包含三个组件:
- 客户端:一个用 HTML 和 JavaScript 编写的浏览器 Web 应用程序,为后端服务提供接口。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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