申请负载均衡页面-向导第一页 (4) 在【申请产品】向导第二页负载参数页面，  填加【监听器】如图 6-3 所示，点击左上方的【添加】按钮添加监听器，填写名 称，在右侧基本配置中选择监听协议、监听端口、均衡算法、是否开启会话保持、 是否开启监控检查、健康检查超时时间、空闲超时时间、添加后端服务器。 图 6-3 负载均衡参数-向导第二页 在【后端服务器】设置区块，点击【添加后端服务器】按钮，打开【选择虚机】 侧菜单中选择【实例管理】 /【F5 实例管理】，选择某需要修改策略的 F5 实例。在【操作】下拉菜单里选择【修 改策略】，进入修改负载页面，如图 7-7 所示。 （2）点击「负载算法」下拉菜单中选择要变更的算法，并点击下方保存按钮。等待管 理员审批。 图 7-7 修改策略 7.7 回收 F5 负载均衡 VS 实例 操作步骤如下： （1）以工作空间账号登录，进入【负载均衡】门户，在左侧菜单中选择【实例管理】 （3）【申请弹性 IP】页面中，选择申请云平台，用途，资源池、弹性 IP 名称、申请 原因，然后选择【提交】，等待管理员审批。 在不同的云帐号，需要填写的内容会有所不同，如图 9-3 所示，申请华为公有云贪心 IP 页面，需要选择弹性 IP 带宽大小、计费方法。 杭州飞致云信息科技有限公司 86 图 9-3 申请华为云弹性 IP 9.3 绑定弹性 IP 操作步骤如下。 (1) 以工作空间账

年 9 月 30 日，全新 openEuler 21.09 创新版如期而至，这是欧拉全新发布后的第一个社区版本，实现了全场景 支持。增强服务器和云计算的特性，发布面向云原生的业务混部 CPU 调度算法、容器化操作系统 KubeOS 等关键技术；同 时发布边缘和嵌入式版本。 2022 年 3 月 30 日，基于统一的 5.10 内核，发布面向服务器、云计算、边缘计算、嵌入式的全场景 openEuler 面向未来，社区将持续创新、社区共建、繁荣生态，夯实数字基座。 引领内核创新 • 云原生调度增强：针对云场景在线和离线业务混合部署场景，创新 CPU 调度算法，保障在线业务对 CPU 的实时抢占 及抖动抑制，创新业务优先级 OOM 内存回收算法，保障在线业务安全可靠运行。 • 新文件系统 EulerFS：面向非易失性内存的新文件系统，采用软更新、目录双视图等技术减少文件元数据同步时间， 提升文件读写性能。 内核中的新特性 openEuler 22.03 LTS 基于 Linux Kernel 5.10 内核构建，在此基础上，同时吸收了社区高版本的有益特性及社区创新 特性： • 进程调度优化：优化进程负载均衡算法，减少负载均衡过程中的开销，提升性能。 • 内核动态抢占：新增启动选 preempt=none/voluntary/full，允许内核动态切换抢占模式。 • mremap 性能优化：通过移动 PMD/PUD

年 9 月 30 日，全新 openEuler 21.09 创新版如期而至，这是欧拉全新发布后的第一个社区版本，实现了全场景支持。 增强服务器和云计算的特性，发布面向云原生的业务混部 CPU 调度算法、容器化操作系统 KubeOS 等关键技术；同时发布边 缘和嵌入式版本。 2022 年 3 月 30 日，基于统一的 5.10 内核，发布面向服务器、云计算、边缘计算、嵌入式的全场景 openEuler 面向未来，社区将持续创新、社区共建、繁荣生态，夯实数字基座。 引领内核创新 • 云原生调度增强：针对云场景在线和离线业务混合部署场景，创新 CPU 调度算法保障在线业务对 CPU 的实时抢占及 抖动抑制，创新业务优先级 OOM 内存回收算法保障在线业务安全可靠运行。 • 新文件系统 EulerFS：面向非易失性内存的新文件系统，采用软更新、目录双视图等技术减少文件元数据同步时间，提 升文件读写性能。 Linux 提供了 Rust 相关的基础设施和方便编写 Linux 驱动的框架。 • 支持程序代码段大页特性：可以减少 TLB Miss，提升应用性能。 • 支持 SM3/SM4 等商密算法加速。 • 模块签名支持商密算法。 可编程内核 基于 eBPF 的可编程调度框架，支持内核调度器动态扩展调度策略，以满足不同负载的性能需求，具备以下特点： 1. 标签管理机制，开放对任务和任务组进行标签标记的

无监督异常检测算法 （自编码器） 原始数据 生成数据 单维时间序列分析 无监督异常检测算法 （N-Sigma） 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 （特征工程） 时间序列的统计特征 • 最大值，最小值，值域 • 均值，中位数 • 方差，偏度，峰度 • 同比，环比，周期性 • 自相关系数，变异系数 时间序列的拟合特征 • 移动平均算法 • 带权重的移动平均算法 • 指数移动平均算法 指数移动平均算法 • 二次指数移动平均算法 • 三次指数移动平均算法 • 奇异值分解算法 • 自回归算法 • 深度学习算法 时间序列的分类特征 • 熵特征 • 值分布特征 • 小波分析特征 单维时间序列分析 有监督异常检测算法 （RF，GBDT，XGBoost，深度学习） 数据层 数据存储 数据提取 统计算法 输出疑似异常 无监督算法 输出疑似异常 有监督算法 特征工程 判断时间序列是否波动 人工查找可疑维度 人工查找可疑元素 1 2 3 人工分析异常维度 数据存储 多维时间序列 异常检测 多模型融合 正负样本 业务场景 特征工程 连续特征 离散特征 有监督算法 输出规则 多维时间序列分析 智能多维下钻分析 发现问题 分析问题 1 2 多维时间序列分析 成功率 运营商 操作系统 客户端版本 网络类型 图片数量 99.9% 移动 安卓 XXX1

30 日，全新 openEuler 21.09 创新版如期而至，这是 openEuler 全新发布后的第一个社区版本，实现了 全场景支持。增强服务器和云计算的特性，发布面向云原生的业务混部CPU调度算法、容器化操作系统KubeOS等关键技术； 同时发布边缘和嵌入式版本。 2022 年 3 月 30 日，基于统一的 5.10 内核，发布面向服务器、云计算、边缘计算、嵌入式的全场景 openEuler 技术动态感知业务的负载变化调节业务 CPU 范围，负载低时使用优先 CPU，增强资源局部性；负载高时 突破优先 CPU 的限制，利用共享 CPU 来提升 QoS。 功能描述 group1 默认调度算法 group2 cpu 0-7 潮汐affinity 优势： cpu使用率高 劣势： Cache等资源干扰严重 内核无效切换底噪高 技术方案：根据业务亲和性动态 绑核，负载高时突破绑核范围 人应用程序。从驱动程序到算法，开发工具， ROS 把原本松散的零部件耦合在了一起，为开发者们提供了通信架构。ROS 虽然叫做操作系统，但并非传统意义的操作系统， 它只是连接了操作系统和开发者的 ROS 应用程序，所以它是一个中间件，基于 ROS 的应用程序之间建立起了沟通的桥梁， 所以也是运行在 Linux 上的运行时环境，在这个环境上，机器人的感知、决策、控制算法可以更好的组织和运行。 本特性提供了基于

2021年 9 月 30 日，全新openEuler 21.09创新版如期而至，这是欧拉全新发布后的第一个社区版本，实现了全场景支持。 增强服务器和云计算的特性，发布面向云原生的业务混部 CPU 调度算法、容器化操作系统 KubeOS 等关键技术；同时发布 边缘和嵌入式版本。 openEuler 作为一个操作系统发行版平台，每两年推出一个 LTS 版本。该版本为企业级用户提供一个安全稳定可靠的 争力探索，打造全场景协同的面向数字基础 设施的开源操作系统。 引领内核创新 云原生调度增强：针对云场景在线和离线业务混合部署场景，创新 CPU 调度算法保障在线业务对 CPU 的实时抢占及抖动 抑制，创新业务优先级 OOM 内存回收算法保障在线业务安全可靠运行。 • 新文件系统 EulerFS：面向非易失性内存的新文件系统，采用软更新、目录双视图等技术减少文件元数据同步时间， 提升文件读写性能。 内核构建 , 在进程调度、内存管理、网络等方面带来 12 处如下创新： 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 进程调度优化：优化进程负载均衡算法， 减少负载均衡过程中的开销，提升性能； 内核动态抢占：新增启动选 preempt=none/voluntary/full，允许 内核动态切换抢占模式。 mremap 性能优化：通过移动 PMD/PUD

月 30 日，全新openEuler 21.09创新版如期而至，这是openEuler全新发布后的第一个社区版本，实现了全场景支持。 增强服务器和云计算的特性，发布面向云原生的业务混部 CPU 调度算法、容器化操作系统 KubeOS 等关键技术；同时发布边缘和 嵌入式版本。 2022 年 3 月 30 日，基于统一的 5.10 内核，发布面向服务器、云计算、边缘计算、嵌入式的全场景 openEuler 虚拟机动态扩容。 • 负载算力协同：在多核服务器中运行用户体验敏感应用（如云桌面系统）时，通过负载算力协同技术能够保障算力供给的及时 性和有效性。负载算力协同技术具有以下特性：高负载场景下，支持轻量级的任务搜索算法，提高空闲 CPU 拉取 runnable 任 务的效率，实现多核间快速负载均衡，最大化 CPU 资源利用率；算力竞争场景下，支持按优先级对业务进行分级管控，有效 避免优先级翻转的问题，实现高优 • 高可用 针对 MGR 进行了大量改进和提升工作，新增支持地理标签、仲裁节点、读写节点可绑定动态 IP、快速单主模式、智能选主， 并针对流控算法、事务认证队列清理算法、节点加入 & 退出机制、recovery 机制等多项 MGR 底层工作机制算法进行深度优化， 进一步提升优化了 MGR 的高可用保障及性能稳定性。 - 支持地理标签特性，提升多机房架构数据可靠性。 - 支持仲裁节点特性，用更低的服务器成本实现更高可用。

大规模实时监控平台V3.0 故障预测、容量预测、性能预测 预测分类： 预测算法： 重点关注： LSTM、多元线性回归、决策树、随机森 林、神经网络、朴素贝叶斯分类、最小二乘 法、支持向量机 … 算法匹配度评分 日历适配、基于节假日的机器学习算法 Kpi自动分类并匹配预测算法 基于业务关联关系的预测算法 预测 大规模实时监控平台V3.0 红绿灯 大屏 可视化 目录 ⚫业界智能运维发展现状及趋势分析 因，故障修复时间长； 3. 无计划性：多为突发情况，进行临时处理，难免有疏漏之处； 4. 报警爆炸：随着业务增长，报警越来越多，运维人员不堪其扰 主动故障处理： 1. 事前感知：通过故障预测算法，预测故障类型及发生时间，并提前通知项目负责人； 2. 自动处理：决策引擎根据预设的事件处理策略，自动执行处理指令以及基于机器学习的自动故障处理； 3. 定时巡检：平台化的定时巡检机制，给出应用健康报告，问题早发现早解决；

BookStack.CN 构建 将文件压缩成bz2格式 bzip2命令 用于创建和管理（包括解压缩）“.bz2”格式的压缩包。 bzip2 采用 Burrows-Wheeler 块排序文本压缩算法和 Huffman 编码方式压缩文件。 压缩率一 般比基于 LZ77/LZ78 的压缩软件好得多，其性能接近 PPM 族统计类压缩软件。 命令行参数有意设计为非常接近 GNU gzip 的形式，但也不完全相同。 --keep 17. # 在压缩或解压缩时保留输入文件（不删除这些文件）。 18. 19. -s --small 20. # 在压缩、解压缩及检查时减少内存用量。采用一种修正的算法进行压缩和测试，每个数据块仅需要 2.5 个字节。这意味着任何文件都可以在 2300k 21. # 的内存中进行解压缩， 尽管速度只有通常情况下的一半。 22. 23. --repetitive-best 41. # 这些选项在 0.9.5 及其以上版本中是多余的。 在较早的版本中，这两个选项对排序算法的行为提 供了一些粗糙的控制，有些情况下很有用。 0.9.5 42. # 及其以上版本采用了改进的算法而与这些选项无关。 文件：指定要压缩的文件。 压缩指定文件filename: 1. bzip2 filename 2. 或 3. bzip2

中的告 警和故障建立完美的对应关系，不过从降噪收敛角度来看，够用了。 3、根据时间 + 文本相似度做收敛 文本相似度需要引入算法，但是算法总得有个规律，我们很想把某个故障相关的告警聚拢到一起，但是显 然，很难有个行之有效的规律，没有规律的算法效果自然好不到哪儿去。 既然没办法把告警自动收敛成故障，那就手工来做。一个故障关联的关键告警，还是相对容易区分的，只 要把关键告 告警聚合 事件到告警的聚合比较容易，通常是用类似下面的算法来计算不同事件的关联关系： hash(32 + ["__name__=cpu_usage_idle", "host=host1"]) 这个值姑且称为事件 Hash，相同 Hash 的事件就被聚合为一条告警。更复杂的是告警到故障的合并，当 前我们支持基于规则的聚合，后面会基于算法聚合： 比如基于告警规则标题做聚合，某一时刻，基础网络故障，有