12、软件开发过程与解决方案的测量及生产故障恢复

软件开发过程与解决方案的测量及生产故障恢复

在软件开发过程中,对过程和解决方案进行有效测量,以及应对生产环境中的故障,对于确保产品质量和满足客户需求至关重要。以下将详细介绍相关的测量方法和故障处理经验。

1. 网络监控与日志管理

网络监控用于测量组织网络的性能,以发现性能缓慢或中断的情况。通常,网络监控系统会跟踪以下方面:
- 网络资源可用性(如连接正常运行时间、连接速度)
- 网络硬件状态
- 网络接口状态

同时,确保网络在完整性、可访问性和隐私方面的安全性也是网络监控的一个重要发展领域。一些保障网络安全的防御措施包括:
- 网络访问控制(NAC)
- 防火墙
- 防病毒/反恶意软件软件
- 虚拟专用网络(VPN)
- 电子邮件安全
- 应用程序安全
- 云安全

所有执行监控的工具都会创建从关键警报到信息通知的所有活动和测量的日志。日志管理负责收集这些事件,并执行以下活动:
- 聚合到中央位置
- 存储
- 日志轮转和处理
- 分析
- 搜索和报告

妥善管理的日志在开发过程中和之后都有多种用途,包括确定测试是否通过、排查应用程序和环境故障以及评估客户反馈。

2. 可观测性

收集日志、跟踪和指标固然重要,但在出现问题时筛选这些数据的能力同样关键。可观测性旨在解决以下新问题:
- 当出现问题时,能否快速在日志、跟踪和指标中找到数据,以了解根本原因并找到解决方案?
- 能否使用收集到的日志、跟踪和指标数据预测问题可能发生的时间,并尝试

【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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