腾讯SNG织云:自动化运维体系与实践

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“腾讯SNG织云自动化运维体系.pdf”主要介绍了腾讯社交网络运营部(SNG)的织云自动化运维系统,旨在解决运维中的规范、效率和可扩展性问题,为其他企业提供参考和借鉴。 1. **了解织云** 织云是腾讯内部的一套自动化运维平台,由梁定安在Qcon大会上分享。它旨在通过自动化手段,提高运维效率,降低维护成本,确保系统的稳定性和安全性。系统包括变更管理、监控、资源管理和自动化流程等多个方面。 2. **面临的挑战** - **规范问题**:新入职的运维工程师小T在初期面临规范不明确、操作文档不全的问题,需要与开发、测试等多个部门频繁沟通。 - **效率低下**:设备申请、部署和扩容等操作繁琐,涉及多个系统,需要大量人工协调,效率低。 - **资源设计复杂**:系统涵盖硬件、操作系统、应用、配置和外部接口等多个层面,需要统一管理和初始化。 3. **核心功能设计** - **运营规范**:建立运维操作规范,实现环境标准化、对象抽象化和操作工具化。 - **资源设计**:系统初始化、业务模块信息、包系统、配置文件中心、权限中心、名字服务等,确保资源的标准化和统一管理。 - **自动化流程**:通过流程系统、灰度系统和资源配置来自动化运维任务,减少人工干预。 - **监控与调度**:提供业务指标、容灾调度和访问关系的监控,以及智能的扩容流程。 4. **实战云调度** - **自动化流程执行**:通过流程DB、调度决策、状态判断和消息队列等实现流程自动化,执行工具SVR和通知中心确保流程的顺利进行。 - **标准化工具**:使用可复用、低变更成本的工具,实现智能分支控制,简化流程。 5. **效率提升** - **扩容流程优化**:通过自动化流程,如申请设备、获取资源、发布部署等步骤,显著提高了扩容效率,减少了人工沟通和操作时间。 6. **系统优势** - **低维护成本**:通过规范和自动化,降低了运维的复杂性和成本。 - **高可配置化**:系统灵活可配置,适应业务的快速变化。 - **可扩展性**:设计考虑了未来业务的扩展,能够随着业务规模的增长而平滑扩展。 织云自动化运维体系是腾讯SNG应对大规模业务运维挑战的解决方案,通过标准化、自动化和智能化,提升了运维效率,降低了风险,对于其他企业来说,具有很高的学习和借鉴价值。
2024-10-12 上传
2024-10-12 上传
使用优化算法,以优化VMD算法的惩罚因子惩罚因子 (α) 和分解层数 (K)。 1、将量子粒子群优化(QPSO)算法与变分模态分解(VMD)算法结合 VMD算法背景: VMD算法是一种自适应信号分解算法,主要用于分解信号为不同频率带宽的模态。 VMD的关键参数包括: 惩罚因子 α:控制带宽的限制。 分解层数 K:决定分解出的模态数。 QPSO算法背景: 量子粒子群优化(QPSO)是一种基于粒子群优化(PSO)的一种改进算法,通过量子行为模型增强全局搜索能力。 QPSO通过粒子的量子行为使其在搜索空间中不受位置限制,从而提高算法的收敛速度与全局优化能力。 任务: 使用QPSO优化VMD中的惩罚因子 α 和分解层数 K,以获得信号分解的最佳效果。 计划: 定义适应度函数:适应度函数根据VMD分解的效果来定义,通常使用重构信号的误差(例如均方误差、交叉熵等)来衡量分解的质量。 初始化QPSO粒子:定义粒子的位置和速度,表示 α 和 K 两个参数。初始化时需要在一个合理的范围内为每个粒子分配初始位置。 执行VMD分解:对每一组 α 和 K 参数,运行VMD算法分解信号。 更新QPSO粒子:使用QPSO算法更新粒子的状态,根据适应度函数调整粒子的搜索方向和位置。 迭代求解:重复QPSO的粒子更新步骤,直到满足终止条件(如适应度函数达到设定阈值,或最大迭代次数)。 输出优化结果:最终,QPSO算法会返回一个优化的 α 和 K,从而使VMD分解效果最佳。 2、将极光粒子(PLO)算法与变分模态分解(VMD)算法结合 PLO的优点与适用性 强大的全局搜索能力:PLO通过模拟极光粒子的运动,能够更高效地探索复杂的多峰优化问题,避免陷入局部最优。 鲁棒性强:PLO在面对高维、多模态问题时有较好的适应性,因此适合海上风电时间序列这种非线性、多噪声的数据。 应用场景:PLO适合用于优化VMD参数(α 和 K),并将其用于风电时间序列的预测任务。 进一步优化的建议 a. 实现更细致的PLO更新策略,优化极光粒子的运动模型。 b. 将PLO优化后的VMD应用于真实的海上风电数据,结合LSTM或XGBoost等模型进行风电功率预测。