Cloud Insight让bearychat更好玩!

本文介绍了如何利用bearychat集成CloudInsight系统监控工具,实现对Ubuntu、MySQL、Docker等平台与服务的监控,并通过CloudInsight SDK监控不同类型的数据,如空气质量。同时,利用bearychat Outgoing机器人实时查询监控数据,创造了一个有趣的工作场景,实现了工作、聊天与监控数据的一体化体验。
        
        说道ChatOps我们可能立刻想到是Slack,但是由于国内网络和语言的问题你可能无法很好的体验了。那就把目光转回国内吧。国内的话就不得不提到bearychat了。
        在这里我们对什么是DevOps和ChatOps不在做过多的赘述了,网上对此方面的谈论也比较多,给大家推荐一篇有时间不妨看下“ 当我们在谈论DevOps,我们在谈论什么 ”。
        言归正传,最近在使用bearychat时发现新集成了一款系统监控工具Cloud Insight,好奇心驱使我去试一试,于是乎开始了我的小白鼠之旅。
        通过自我发掘先介绍下 Cloud Insight 吧,就是一款系统监控工具,支持 Ubuntu、MySQL、Docker  等平台与服务 的监控。
        先配置下OneApm机器人,发现配置简单易用,只需要两步。甚是开心,因为本人最怕麻烦了。

       OneApm机器人主要是将Cloud Insight事件流实实时的吐到bearychat的讨论组里,但是单纯的监控报警事件任然不能让我提起什么兴趣。后来发现Cloud Insight有SDK功能这样就好玩多了,毕竟可以按照自己兴趣来监控不同类型的数据了。按照他们SDK的最佳实践“ 使用Cloud Insight SDK监控北京空气质量! ”自己也实验了DIV监控空气质量情况一下
       与此同时bearychat的OutGoing机器人也是挺有意思的,可以实时的查询Cloud Insight监控的PM2.5数据了
 
          一起准备工作就绪,开始自娱自乐了,模拟一个在bearychat中监控pm2.5的场景,哈哈哈哈哈哈哈。
        设置个PM2.5超过100的报警。
       
            大功告成,以后一遍工作一遍聊天一遍监控有趣数据,一举三得。以后还要继续挖掘这两个平台的功能,让乐趣继续下去,这样才能工作生活两不误吗。
             

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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