20、降低监控与诊断成本的框架

降低监控与诊断成本的框架

1. 监测基础概念

在系统监控中,为了表示可被监测的实体以及定义与收集数据的关系,引入了服务、实例和属性的概念。
- 实例 :任何连接到网络的事物,特别是系统的一个模块。实例由属性组成,这些属性可以被监测。
- 服务 :一组实例的集合。

以云计算为例,租赁的服务器中包含不同的软件程序,如数据库、Web服务器、ssh等,每个软件程序就是一个实例。而属性则代表可以应用关键绩效指标(KPI)的任何事物,例如打开会话的数量、空闲查询的数量、用户数量等。

为了定义收集数据之间的关系,引入了监测规则的概念。监测规则的公式总是可以评估为真或假。当评估为真时,表示公式没有被违反,以下两种情况会返回真:
1. 没有足够的资源来计算公式。
2. 有足够的资源来计算公式,并且使用这些参数对公式的评估为真。

监测规则的定义采用扩展巴科斯 - 诺尔范式(EBNF):

prop ::= service.(inst).op
op ::= ∼n | = n | ≤n | ≤n | ≥n | ≥n
inst ::= i.a | i.a, inst

其中, service 表示系统的任何服务, (i.a) 是一个实例及其属性 a n ∈ IR 是一个值。

以下是监测规则的示例:
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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