11、可观测性的衡量与利益相关者识别

可观测性的衡量与利益相关者识别

可观测性的衡量

实施可观测性是一个长期的过程,需要准确汇报进展情况,并向业务部门说明所处的阶段。这不仅能为各团队的进展提供基准,还能激励团队成员。这些衡量指标有助于工程师和开发人员专注于可观测性,逐步培养所需技能,推动可观测性成为团队各项活动的核心,引发组织文化的变革。

衡量监控实践的成功对于理解监控策略的有效性并在必要时进行改进至关重要。以下是一些衡量可观测性实施成功的关键指标:
1. 警报和事件频率 :该指标衡量组织在特定时期内已知警报和事件的数量。事件频率降低而警报增加(主动式),可能表明可观测性实践有助于提前预防问题。此指标也可应用于每个应用程序级别,并与之前的事件发生时间线进行比较,以了解可观测性是否对时间线产生积极影响。需注意,随着可观测性覆盖范围的增加,可能会发现之前未检测到的新事件,使用该指标时要谨慎。
2. 平均检测时间(MTTD) :该指标衡量可观测性工具在生产环境中检测和解决问题所需的时间。时间减少表明可观测性实践更加有效,能改善事件响应时间。这些时间可从事件管理工具中轻松获取。
3. 平均恢复时间(MTTR) :该指标衡量从事件中恢复的平均时间。MTTR 减少表明可观测性实践有助于在检测到问题后快速有效地识别和解决问题。同样,时间可从事件管理工具中获取。
4. 根本原因分析(RCA)准确性 :该指标衡量事件响应期间 RCA 的准确性。RCA 准确性提高表明可观测性实践有助于更快、更准确地识别问题的根本原因。若该指标未改善,应关注不同应用程序的数据收集和警报

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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