10、全面解析Azure混合服务器监控解决方案

全面解析Azure混合服务器监控解决方案

1. 代理部署与策略配置

在Azure环境中,为实现对服务器的有效监控,需要进行一系列的代理部署和策略配置工作。
- 代理部署
- 在Windows虚拟机上部署并配置依赖代理,使其处于启用状态。
- 向混合Linux Azure Arc机器部署依赖代理。
- 为Linux虚拟机部署依赖代理。
- 对于列出的虚拟机映像,应启用Log Analytics代理和依赖代理。
- Azure策略分配
- 将“启用Azure VM监控”计划分配到订阅或资源组,这是在所有计算机上推送安装和集中配置MMA(Microsoft Management Agent)和依赖代理的主要方式。同时,若计算机不符合核心监控目标,还能检测到配置漂移。
- 分配该计划时,会创建一个托管标识,即Azure AD企业应用程序注册(服务主体)。此服务主体会自动被授予Azure订阅或资源组中的Log Analytics参与者角色,其显示名称是随机的,如“27c1377f005d47578cecc397”。
- 可通过编辑计划分配来查找服务主体名称,在“补救”选项卡的“主体ID”框中有一个GUID,如“75943696 - 0879 - 432d - 98e6 - ae0aa439ed05”,该GUID与企业应用程序(服务主体)的对象ID匹配。可以使用Azure PowerShell命令 Get - AzADServicePrincipal 将该对象ID与Azure AD服务主体的名称进行交叉引用:


                
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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