32、Azure资源监控、备份与恢复解决方案指南

Azure资源监控、备份与恢复解决方案指南

1. 利用Azure Monitor监控资源

1.1 KQL相关提示

关于如何开始使用Kusto查询语言(KQL)的详细概述和教程超出了本文范围。若想了解更多关于该语言的信息,可参考: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/kusto/query

1.2 配置Application Insights

1.2.1 创建应用程序

以下是部署用于监控的应用程序的步骤:
1. 点击 https://portal.azure.com 导航至Azure门户。
2. 点击Azure门户右上角的Azure CLI图标,打开Azure CLI实例。
3. 若首次使用CLI,需设置存储。按照屏幕提示在存储账户上配置容器。
4. 当询问环境时,可选择PowerShell。若偏好使用Bash,可输入以下命令在Bash终端中打开PowerShell并按Enter键:

pwsh
  1. 粘贴以下代码并按Enter键:

                
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开研究,重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径。文中详细阐述了序贯蒙特卡洛模拟的基本原理及其在配电网可靠性分析中的应用,包括系统状态抽样、时序模拟、故障判断修复过程等核心环节。通过构建典型配电网模型,结合元件故障率、修复时间等参数进行大量仿真,获取系统可靠性指标如停电频率、停电持续时间等,进而评估不同运行条件或规划方案下的配电网可靠性水平。研究还可能涉及对含分布式电源、储能等新型元件的复杂配电网的适应性分析,展示了该方法在现代电力系统评估中的实用性扩展性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电网规划运行的技术工程师。; 使用场景及目标:①用于教学科研中理解蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性评估中的具体实现;②为实际配电网的可靠性优化设计、设备配置运维策略制定提供仿真工具支持;③支撑学术论文复现算法改进研究; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程,重点关注状态转移逻辑时间序列模拟的实现细节,并尝试在IEEE标准测试系统上进行验证扩展实验,以深化对方法机理的理解。
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