9、可观测性:从组织文化到实际落地

可观测性:从组织文化到实际落地

1. 可观测性的成果与应用

可观测性在 IT 领域有着重要的成果体现,主要包括仪表盘、警报和事件。这些成果为 IT 环境提供了可视化的洞察和通知。

1.1 警报与事件管理

应用团队负责设置警报,并在需要时与可观测性工程师协作。他们也是警报的主要使用者。当应用或相关服务出现问题时,应用团队有责任调查并解决问题。可观测性团队的职责包括帮助应用团队设置警报、维护可观测性平台的健康,确保应用专家及时得到通知。

应用团队每天可能会收到多个关于应用不同问题的事件。每个事件都有一个严重级别,定义了必须解决该事件的时间。高优先级事件会首先得到解决。一个高质量的配置管理数据库(CMDB)有助于评估事件对其他应用和服务的影响。在发生高严重级事件时,相关应用的维护人员也会得到通知,以便他们监控自己的应用并帮助确定当前事件的全部范围。

在可观测性实施过程中,团队需要定期评估现有的警报和事件是否有用。可以通过与用户讨论或关注用户对警报和事件的评论来进行评估。如果经常看到事件以“误报,忽略”等评论关闭,这是一个危险信号,应尽快解决。可以与用户讨论,然后禁用警报或进行调整,使其更有帮助。

1.2 自我修复功能

自我修复的基础设施、应用或服务被认为是 IT 运营人工智能(AIOps)和自动化的下一步。通过实施可观测性,开发人员和工程师可以生成并摄取大量与应用或服务相关的数据。可观测性工具可以利用这些数据检测性能偏差、服务不稳定以及潜在的故障。一旦检测到这些问题,信息可以传递给下游系统,如自动化工具,以调用可用于解决或恢复应用或服务健康的工作流程。

常见的做法是使用 Shel

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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