80、RMAN在Exadata中的应用与优化

RMAN在Exadata中的应用与优化

1. Exadata中I/O请求分析

在Exadata环境中,对I/O请求的监控和分析是数据库管理的重要环节。以下是一段时间内的I/O请求输出示例:
|时间|I/O请求数量|
| ---- | ---- |
|2012 - 09 - 08T10:54:58 - 04:00|3,933|
|2012 - 09 - 08T10:55:58 - 04:00|3,933|
|…|…|
|2012 - 09 - 08T11:02:58 - 04:00|9,933|
|…|…|

从输出可以看出,在大部分时间里,I/O请求数量基本保持一致,但在2012年9月8日11:02:58这个时间点,I/O请求数量突然跃升至9,933,几乎是正常时期的三倍。随后又立即恢复正常,这表明此次I/O请求的增加并非持续性的,只是一个特定时间点的峰值。

如果I/O请求数量在一段时间内呈现波动状态,我们可以通过绘制这些值的图表来帮助识别I/O请求的模式。

2. CellCLI工具的使用

CellCLI是用于获取各种指标并管理Exadata中Cells的工具。其命令遵循以下通用结构:

<verb> <object> <filtering condition>

例如,我们使用以下命令来获取I/O请求:

CellCLI>
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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