OpenAI 等公司一直在使用 Stack Overflow、Reddit等公开数据训练模型。随着 AI 驱动的 DevOps 平台的出现，更多知识被锁定在专有模型内。
本文主要介绍论文《Graph-Based Trace Analysis for Micro-service Architecture Understanding and Problem Diagnosis》，由复旦大学CodeWisdom团队、eBay统一监控团队（UMP）、北京大学软件工程研究所共同发表。该篇论文采用图方法对微服务系统中的trace数据进行聚合和分析，并用于eBay监控场景的故障诊断。论文链接如下：
在数字化转型的浪潮中，我们面临着将“线下业务线上化”及实现“业务快速创新迭代”的迫切需求，这也进而要求支撑业务的应用系统更加敏捷、可扩展性更高。
水力发电是支撑“双碳”目标的重要能源战略措施之一，将有长久而快速的发展，但对于大型水电机组来说，经历了引进消化、自主设计、技术创新几个阶段，下一代水电机组面临智慧化升级；同时，大型水电机组新装机组速度与容量增长呈现周期性的放缓，而且产品更新换代周期长（大型机组寿命长达30年），企业盈利空间被不断挤压，需要撬动存量设备后服务市场。
机床被称为工业母机, 中国拥有世界最大的机床市场, 2016年底全国机床产量达到 270000 台,并每年高速的成长,预计到 2020 年机床年产量将会达到 304000 台。制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。
可观测性（Observability）是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
随着新冠病毒疫情的缓解和控制，全球旅游业逐渐开始重新复苏。尤其在一些度假胜地，游客数量已经恢复到疫情前的水平。
在提设备故障预测之前，我们先来说说设备健康预测，因为设备故障预测是PHM（故障预测与健康管理）的组成部分。设备健康预测是指根据系统现在或历史性能状态预测性地诊断部件或系统完成其功能的状态（未来的健康状态），包括确定部件或系统的剩余寿命或正常工作的时间长度；其中剩余寿命研究可分为两种：一种是估计或预测平均剩余寿命，另一种是计算剩余寿命的概率分布。
Real-time Monitoring and Operating System
智能工厂模块化仿真演示系统包括设备联网、远程运维、健康诊断、能源效益管理、智能影像分析与网络安全管理六大模块，实时呈现工厂环境监控、异常警报、生产广告牌、机台预防保养等相关讯息，实现降低成本、提高产线效率的目标。为工厂智能化方案选型、高校智能制造学科教学等提供示范和参考。
当前预测性维护与机器健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。
MySQL在业界流行多年，很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展，MySQL也遇到了新的挑战，主要体现在：业务数据模型呈现多元化，OLTP和OLAP出现融合的趋势；在MySQL数据库上慢查询治理成本高；使用传统的分库分表方案对开发不友好，核心数据库改造成分库分表方案，时间一般以年为单位。
基于知识图谱的应用可以分为几种典型的类型，这几种应用使用的场景各有不同，在使用技术上也各有侧重，我们希望能够根据不同类型，总结出一些通用的场景，指导应用建设：
在现代 Web 应用程序开发中，性能监控和故障诊断是不可或缺的环节。OpenTelemetry 是一个用于观测分布式系统的工具，而 otelgin 是一个专为 Gin Web 框架设计的中间件，它使得在 Gin 应用中集成 OpenTelemetry 变得简单。本文将深入探讨 otelgin 能够追踪的内容和步骤，帮助开发者更好地理解和使用这个强大的工具。
随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
机器学习直接从数据中“学习”信息，利用云平台的分布式计算资源可以大大加速建模的速度，例如对CNC刀具故障的预测避免断刀故障的发生，对模具生产中质量波动的影响因素分析修正关键工序等。工业数据在云端的有效呈现是通过云平台的数据可视化组件完成的。目前大多数的云平台（例如AWS、阿里云等）都提供了基于Grafana的可视化组件。
数据挖掘算法在监控软件中扮演着关键角色，可以用于从海量的监控数据中发现有价值的信息、模式和趋势。以下是关于数据挖掘算法在监控软件中准确性、可扩展性及应用的一些考虑因素。
随着微服务架构的流行，系统变得越来越复杂，单体的系统被拆成很多个模块，各个模块通过轻量级的通信协议进行通讯，相互协作，共同实现系统功能。
导读:工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 本文作者：e-works，整理自网站：数字化企业网 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环
风力发电作为可再生能源的重要方式，已广泛应用于世界各地。为了降低风力发电机维护成本，提高故障诊断效率，需要安装风力发电机故障诊断系统。
决策树算法在文档管理系统中的应用主要是用于识别用户的操作行为，例如鼠标点击、键盘输入等。在实际应用中，决策树算法的性能表现受到多个因素的影响，包括数据集的大小、特征数量、树的深度等。
排列组合算法在监控软件中可能用于处理一些组合与排列问题，例如处理多个元素的组合方式或排列顺序。它在一些特定场景下具有一定的优势和适用性，但也要注意其复杂性。
随着经济发展对于能源需求的不断提升，光伏发电作为一种重要的可再生清洁能源，受到国家和企业的重点关注。
在当今迅速发展的技术世界中，链路追踪技术已经发展多年，尤其在Java生态中表现出色。然而，随着OpenTelemetry的出现和发展，这项技术正变得更加通用和功能完善。在本文中，我们将分析讨论为什么OpenTelemetry是现代化IT系统架构中不可或缺的一部分，以及它如何成为最佳选择。
iDAQ系列是研华发布的，针对电动汽车、半导体、5G通信和新型电池等领域的分布式测试测量数据采集模块，包括iDAQ-900系列机箱和iDAQ-700和800系列。具有模块化配置、灵活方便、宽温抗震、多通道同步等特性，配合各种行业应用软件可以轻松构建各种测试测量、品质监控、振动监测、同步采集等系统。现邀请具有测控软件定制开发能力的系统集成合作伙伴共同打造行业增值测控方案。主要合作方向：电动汽车测试，电子半导体测试，电力电能检测，振动监测，高速同步采集，军工科研等。详见iDAQ测试测量系统集成伙伴 诚邀加盟!
电力变压器作为电力系统中的关键设备，噪声与振动伴随变压器运行产生，声音与振动的幅值、时域波形、频谱特性与其运行电压、电流、机械状态、励磁状态、绝缘状态等密切相关，可及时反映设备运行状态变化。
以上是云计算平台的基本架构，不同的云计算平台可能会有一些差异，但总体来说，这些组件共同构成了一个可扩展、弹性和高可用的云计算环境。
打开配套资源中的例程“电动机控制”的设备视图，组态一个并不存在的8DI模块，其字节地址为IB8。生成诊断中断组织块OB82，在其中编写将MW20加1的程序。用以太网电缆连接计算机和CPU的以太网接口，将组态信息下载到CPU，下载后切换到RUN模式，ERROR LED闪烁。
综上所述，尽管集群安装在部署和配置方面可能更复杂，并需要更多的资源开销，但由于其较高的可靠性、扩展性和性能优势，对于大规模存储和计算需求的场景来说，集群安装是更合适的选择。对于小规模的个人项目或测试环境，单节点安装可能是一个更简单和经济的解决方案。
解答：WebAccess/MCM除了在设备预测维护和故障诊断的应用之外，还可以在产线自动测试/信号量测领域帮助简化程序设计的难度，内置丰富的信号处理和滤波函数和自定义公式，可以大大加速自动测试的系统开发。
通过设备联网抓取数据,整合系统 只是工厂智能化转型的第一步,用户在 操作过程中还会遇到很多问题,比如在 加工过程中,如果某台机床突然出现故 障,就会造成难以弥补的损失。企业不 仅要承担停机带来的损失,还要支付高 额的维修保养费用。
订购系统集成伙伴提供的"iDAQ系统启动服务包"，可以收到针对您项目需求的定制例子程序，实现以下功能。
云原生时代，企业从单体架构发展到分布式架构，广泛采用微服务、容器、Serverless等部署方式，IT基础设施变得愈发不可控。
研华声音振动监测与分析解决方案提供高性能模块化iDAQ&PCIE卡&USB&嵌入式一体机和WebAccess/MCM (Machine Condition Monitoring) 软件，可以组态的方式轻松实现振动信号采集与分析、状态可视化和数据上传，并可藉由大量的数据记录进一步分析并优化，降低设备停机时间，可将机台生产效益最大化，同时也降低了设备维护的成本以及提高机台的安全性。
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 随着信息化与工业化
旋转机械是指主要依靠旋转动作完成特定功能的机械，典型的旋转机械有汽轮机、燃气轮机、离心式和轴流式压缩机、风机、泵、水轮机、发电机和航空发动机等，广泛应用于电力、石化、冶金和航空航天等部门。旋转机械主要的振动故障有不平衡、不对中、碰摩和松动等，大型旋转机械一般安装有振动监测保护和故障诊断系统
WISE-750是集成机器学习功能的以太网高速同步采集模块，通过采集电压信号和与WISE-750一起打包的加速度传感器PCL-M10测量振动信号。测量完成后，由AI芯片进行机器学习建模并得到特征值，告诉产品是否合格、机器是否健康等。特征值信息可以通过以太网或数字报警信号发送，也可以将原始数据上传进行后续分析。WISE-750提供数据采集、数据处理、振动传感器和以太网连接，可用于分布式高速采集、产品质量检测和旋转机械，如机床、泵和电梯等电机驱动设备的PHM等。
计算机网络的现代计算机技术与通信技术相互渗透,密切结合的产物,是随着社会对信息共享和信息传递的日益增强的需求而发展起来的,所谓计算机网络,就是利用通信设备和线路将地理位置不同的,功能独立的多个计算机系统互联起来,以功能完善的网路软件(即网络通信协议,信息交换方式和网络操作系统等)实现网络汇总资源共享和信息传递的系统
节点电压法和回路电流法常被应用于电子电路的设计和分析中。在数字集成电路设计中，可以使用节点电压法来分析各个晶体管之间的电压关系，确定最佳晶体管组合方案。在大型电子系统如卫星和雷达系统中，回路电流法可用于分析大型复杂电路的稳定性和可靠性，有助于确保整个系统正常运行。
iDAQ数据采集记录仪是支持多通道数据采集、记录与数据分析的系统。可将所得数据在计算机中进行简单分析、快速和慢速回放、导出标准格式文件等。采用模块化配置，支持热插拔与多种传感器的信号采集，比以往的数据记录仪更快捷的采集数据，新增了更多的测量通道，实现最快1M HZ的高速采样，通过自定义软件可实现1000+通道多机箱同步数据采集记录。
导读： 工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。 随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采
设备健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分，现场机器千差万别，一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。本系统演示针对旋转机械主轴部件进行健康诊断。
故障诊断和预测的关键是实现从故障征兆到故障识别的映射。传统的方式是基于推理的专家系统，但专家系统用于故障诊断，存在知识获取困难，组合爆炸和匹配冲突等问题，学习应用达不到预期效果。
Mark Rakhmilevich是Oracle公司区块链产品管理的高级总监。他致力于Oracle区块链云服务，并指导企业、isv和SIs构建区块链应用程序，并将企业系统集成到这个平台上。 与企业区块
今天跟大家聊一个一直比较火的话题——SDN，SDN作为一种新的网络架构，它实现网络的软件化，试图对传统分布式网络架构进行重构，由传统分布式网络转同集中控制的SDN网络，从而给运营商带来巨大价值，包括简化网络、提升网络可编程能力、支持业务快速创新、设备白牌化、业务自动化等。
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