20、Azure 虚拟机监控与故障排除指南

Azure 虚拟机监控与故障排除指南

在云计算环境中,对虚拟机(VM)的监控和故障排除是确保应用程序稳定运行的关键。本文将详细介绍 Azure 中虚拟机的监控和故障排除方法,包括性能指标监控、警报设置以及网络监控等方面。

1. 性能指标与警报

在解决问题时,性能审查是首要步骤之一。需要关注内存可用性、CPU 使用率和磁盘活动等指标。在 Azure 中构建和测试应用程序时,建议记录不同阶段的性能基线,以便在未来判断应用程序是否出现性能问题。

1.1 使用 VM 诊断扩展查看性能指标

Azure 提供了数十种扩展,可以无缝安装到虚拟机中,为虚拟机添加功能。VM 诊断扩展是一种常用的扩展,用于将虚拟机内部的性能指标流式传输到存储账户。通过该扩展,可以深入了解虚拟机内部的 CPU 和内存消耗情况,通常比主机提供更详细和准确的信息。

启用 VM 诊断扩展的步骤如下:
1. 在 Azure 门户中,选择左侧菜单中的“虚拟机”。
2. 选择之前创建的虚拟机。
3. 在虚拟机菜单的“监控”部分,选择“诊断设置”。
4. 选择按钮以启用来宾级监控。

启用来宾级监控后,Azure 会执行以下操作:
- 安装 VM 诊断扩展。
- 配置扩展以流式传输以下区域的来宾级指标:
- 逻辑磁盘
- 内存
- 网络接口
- 进程
- 处理器
- 系统
- 启用将应用程序、安全和系统日志流式传输到 Azure 存储。

安装诊断扩展后,可以通过选择特定的性能计数器来限制收集的数据。默认情况下,指标每 60 秒收集一次

【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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值