12、分布式追踪:从实践到部署的全面指南

分布式追踪:从实践到部署的全面指南

1. 分布式追踪在 CI/CD 中的应用

分布式追踪可以作为 CI/CD 框架的一部分,用于记录构建和部署过程中各个部分所花费的时间。它可以集成到创建虚拟机或配置容器的任务运行器中,帮助我们了解构建和部署生命周期中哪些部分最耗时。此外,对于提供 API 服务的应用,追踪还能为其增加价值。如果已经对后端执行时间进行追踪,还可以将部分追踪数据提供给客户,帮助他们对自己的软件进行性能分析。

2. 仪器化质量检查清单

在对现有服务进行仪器化或为新服务创建仪器化指南时,有一份确保整个应用程序仪器化质量的检查清单会很有帮助。以下是详细的检查清单:
- Span 状态和创建
- 给定 span 下的所有错误条件应将 span 状态设置为错误状态。
- RPC 框架结果代码应映射到 span 状态(如内部错误、未找到等)。
- 所有启动的 span 都应完成,尽可能在不可恢复错误的情况下也是如此。
- Span 应仅代表对服务请求生命周期具有语义重要性的工作,尽量避免在仅接收合成流量的端点(如 /status 或 /health 端点)周围创建 span。
- Span 边界
- 出口和入口 span 应具有适当的标签(设置 SpanKind)。
- 出口和入口 span 应具有适当的关系(客户端/服务器、消费者/生产者)。
- 内部 span 应正确标记,不暗示远程调用。
- 属性
- Span 应包含其所代表服务的版本属

【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、电力系统及其自动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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