26、分布式追踪:从跨度(Spans)到新抽象的探索

分布式追踪:从跨度(Spans)到新抽象的探索

1. 追踪处理管道的关键功能

在分布式系统中,追踪数据常常大量涌入,系统必须能够跟上数据记录的流入速率。无论追踪数据如何存储,快速找到符合特定标准的追踪信息都极为有用。以下是处理管道可以实现的一些关键功能:
- 构建索引 :为了快速查找符合特定标准的追踪信息,可以在处理管道中构建索引。由于用户可能希望查找匹配大量属性的追踪信息,因此建议尽可能对更多属性进行索引。即使实时聚合分析不可行,发现和检查具有特定特征的单个追踪信息对于调试也非常有价值。
- 预计算聚合 :例如计算追踪中的服务数量。通过在处理管道中预计算这些聚合,可以支持几乎实时的交互式分析。
- 提取异构数据信息 :处理管道不仅可以提取追踪的一般属性(如服务数量),还可以对标签进行特定领域的处理。

1.1 自定义函数的应用与挑战

自定义函数在处理管道中类似于 SQL 查询工具的用户定义函数(UDFs),它们强大且灵活,但也带来了一些需要解决的棘手问题:
- 表达与安全性 :用户如何表达 UDFs,以及如何确保它们的安全性(不会使系统崩溃或陷入无限循环)。
- 资源使用 :如何防止 UDFs 使用过多的资源(如 CPU 或内存),或者执行时间过长。
- 同步更新 :如何确保 UDFs 与源代码中的检测工具的更改保持同步。如果标签被更改或删除,谁负责更新处理管道中的代码。

【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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