17、SharePoint ULS Viewer:高效故障排查利器

SharePoint ULS Viewer:高效故障排查利器

1. ULS Viewer简介

ULS Viewer是一款强大的SharePoint故障排查工具。在GitHub上有两个版本可供选择:版本2.0.3530.27850适用于Windows Server 2008及更早的操作系统;版本16.0.3129.1000则更适合Windows Server 2012及更高版本。

2. SharePoint统一日志系统(ULS)

SharePoint统一日志系统(ULS)会在所有SharePoint服务器的ULS日志中记录农场中服务器的相关信息,这些日志是诊断问题的重要来源。ULS日志能捕获Windows Server系统和应用程序日志中出现的事件ID信息,同时出现在Windows日志和ULS日志中的条目通常会以ULS关键级别列出。

当在ULS中搜索问题时,你可以选择查看实时流或查看包含问题发生时间段的文件。若要自行捕获信息,最佳实践是在每个服务器上获取新的日志文件,提高日志记录的详细程度,重现问题后再降低日志记录详细程度并创建新的日志文件,这样就能将问题信息锁定在首次创建的日志文件中。

若没有为任何日志类别设置自定义日志级别,可使用Russ Maxwell创建的脚本。该脚本会完成上述步骤,并将日志文件复制到指定目录,方便使用ULS Viewer合并查看。脚本链接: http://anothersharepointblog.com/troubleshooting-an-is

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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