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Oracle 自动故障诊断
一、故障自动诊断概述 Oracle故障诊断有助于预防，检测，诊断和解决问题。特别针对的问题是诸如由代码错误，元数据损坏和客户数据损坏引起的重大错误。 string /app/oracle/ora11g SQL> select 'Leshami' Author,'http://blog.csdn.net/leshami' Blog, 2 /trace/ora11g_ora_13535.trc 1 Active Problem Count 1 1 Active Incident Count 5 2、 支持工作台提供了一种自助服务方式，您可以在最短的时间内收集第一故障诊断数据，获取支持请求号码并将诊断数据上传到Oracle支持，从而减少解决问题的时间。 五、自动故障诊断工作流 ? 一个永远在线的内存中跟踪功能使数据库组件能够在第一时间捕获诊断数据首次出现严重错误。
2.8K20发布于 2018-09-20 - 来自专栏云云众生s
AI助手改变Kubernetes故障诊断的2种方式
译自 2 Ways AI Assistants Are Changing Kubernetes Troubleshooting，作者 Blair Rampling。
60310编辑于 2024-04-10 - 来自专栏剑指工控
无线Profinet IO 故障诊断
2号天车和1号天车同样的配置。控制中心部署一台工程师站，通过无线实现对车上PLC程序的上下载，同时WinCC监视两辆大车的行走轨迹和运行状态。 为了验证这个猜测，我们讲天车停靠在离AP比较近的位置，拉一根网线讲2号IO站连接到了2号天车的CPU柜内交换机。 Tree (STP/RSPT/MSTP) 01-80-C2-00-00-01 Ethernet Flow Control (pause frames) 01-80-C2-00-00-02 Link -C2-00-00-08 Provider Bridge protocols (STP) 01-80-C2-00-00-0D Provider Bridge protocols (MVRP) 01- ，而最后一个地址01-80-C2-00-00-0E这个刚好就是SIEMENS的LLDP-MultiCast，也就是PN-PTCP。
2K50发布于 2021-11-09 - 来自专栏猫头虎博客专区
硬件故障诊断：快速定位问题
2. 诊断工具和方法 2.1 硬盘检测工具 CrystalDiskInfo：检测硬盘健康状态。
1.2K10编辑于 2024-04-09 - 来自专栏云云众生s
Kubernetes中PostgreSQL的故障诊断
2 Running 0 103s hippo-ha-pgbouncer-7c467748d-v6s4d 2/2 Running 0 103s over 3m43s) default-scheduler 0/2 nodes are available: 2 Insufficient cpu. preemption: 0/2 nodes are 2 Running 0 34s hippo-ha-pgbouncer-7c467748d-zhcmf 2/2 Running 0 34s 2 Running 0 33s hippo-ha-pgbouncer-7c467748d-lqfz2 2/2 Running 0 33s hippo-ha-pgha1 2 Running 0 35s hippo-ha-pgbouncer-7c467748d-lc2sr 2/2 Running 0 35s hippo-ha-pgha1
1K10编辑于 2024-03-28 - 来自专栏科控自动化
PROFINET现场网络故障诊断
网络对于工业自动化项目的重要性 PROFINET常用的诊断工具介绍 PROFINET现场网络故障诊断案例分享 P.S. 2.问题描述 项目中配置PROFINET网络遇到的问题或PROFINET网络在运行过程中出现的故障。语言简要、故障要点突出，现象表达清楚，为了清晰描述问题的原因，需要配图。 后来也是在官网论坛看到大佬们的做法，而且要到了FB284. 2. Y轴还经常报警F7492(平均1天一次),实在没办法就将线拆掉重新接了一遍 5. 400W电机，伺服转速2万LU，丝杆导程10mm(无减速机，X轴负载估计4kg，Y轴负载估计2kg)。 3、因为是2轴联动,所以也没办法提前设定路径 4、V90上电之后的启动时间也太长了 5、原点只能接到PLC上？
1.6K21编辑于 2022-03-29 - 来自专栏AI+运维：智能化运维的未来
深度学习：故障诊断的智慧医生
深度学习：故障诊断的智慧医生在运维的世界里，系统故障就像感冒，总会不期而至。如果能提前预测并诊断故障，那运维工程师的生活就能少很多“深夜紧急修复”时刻。 传统的监控系统往往依赖于规则和阈值，而深度学习的加入，让故障诊断进入了智能化时代。1. 为什么选择深度学习？传统的故障检测方法主要依赖于阈值告警、规则匹配，甚至靠运维工程师的经验。 2. 数据：故障诊断的燃料深度学习的核心在于数据。日志、监控指标（CPU、内存、网络流量）、应用响应时间、错误日志等，都是训练模型的宝贵资源。 深度学习模型选择故障诊断通常涉及时间序列分析，LSTM（长短时记忆网络）是处理此类数据的热门选择。LSTM可以捕捉长期依赖关系，在预测故障趋势方面有很强的能力。 import LSTM, Dense# 假设已经处理好的输入数据X_train, y_train = np.random.rand(1000, 10, 1), np.random.randint(0, 2,
57610编辑于 2025-02-27 - 来自专栏工业科技1
水泵状态监测与故障诊断
因此，对水泵的运行状态进行有效的实时在线状态监测和故障诊断，可以尽快发生问题，及时提供水泵维修的科学方法，有助于缩短维修时间，节约维修费用，降低能源消耗，提高设备运行的安全可靠性，真正实现水泵系统运行状态的专业化
98700发布于 2021-09-08 - 来自专栏爱可生开源社区
故障分析 | Kubernetes 故障诊断流程
二、故障诊断流程 2.1 Pods 模块检查 以下流程若成功则继续往下进行，若失败则根据提示进行跳转。 Namespace: myspace Resource Used Hard -------- ---- ---- limits.cpu 0 2 limits.memory 0 2Gi pods 0 4 requests.cpu 0 1 requests.memory 0 1Gi ago /bin/sh -c #(nop) COPY file:957630e64c05c549… 121MB <missing> 2 2. kubectl port-forward <pod-name> 8080:<pod-port> 3. 映射成功前往 2.2 。
1.8K20发布于 2021-11-11 - 来自专栏深度残差收缩网络
故障诊断为什么要用深度学习?
故障诊断入门级选手提个问题，振动信号分析直接做频谱分析就好了，为啥需要人工智能? - amaze2的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/332473558/answer/1349385215 对于简单的机械设备，比如一级平行齿轮箱，信号比较简单 顺便推荐一种专门针对强噪声情况下故障诊断的深度学习方法——深度残差收缩网络。
1.3K55发布于 2020-08-29 - 来自专栏科控自动化
DCM F60300故障诊断1
2 几个基本概念的介绍 2.1 晶闸管静态特性 1）当晶闸管承受反向电压时，不论门极是否有触发电流，晶闸管都不会导通。 2）当晶闸管承受正向电压时，仅在门极有触发电流的情况下晶闸管才能导通。 2.2 三相桥式整流电路工作原理 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ 1 1 3 3 5 5 6 2 2 4 4 6 Uab Uac Ubc Uba Uca Ucb <图2-1三相桥式整流电路工作原理> 2.3 如图2-2 <图2-2 换相重叠角> 2.4 逻辑无环流 SINAMICS DCM四象限装置的自动换向是由逻辑无环流控制与电流调节回路来共同完成的。
1.1K20编辑于 2022-03-29 - 来自专栏物联网智慧生活
工业网关设备远程监控及故障诊断
图片10.png 工业网关设备远程监控及故障诊断 1、设备运行状态监控，包括关键参数监控，是否存在故障; 2、故障预警及告警，关键参数超过阀值告警，以及出现故障告警并通过短信，邮件等方式发送至 与传统的故障诊断相比较，设备与平台智能化能够在沟通管理部门、运行现场、诊断专家和制造商之间的信息，快速准确、低成本的排除设备故障等方面具有的无可比拟的优越性。 图片11.png 工业远程监控网关配置功能 接口：USB2.0、2路继电器输出接口(可选)、2路开关量输入接口(光隔离)、RS485/RS232、抗阻SMA阴头天线接口、SIM/UIM卡接口、1WAN
1K30发布于 2021-06-24 - 来自专栏测试技术圈
JVM的故障诊断神器：Yourkit 监控Jetty
Linux 下载linux版本的youkit Wget https://www.yourkit.com/download/yjp-2015-build-15046-linux.tar.bz2 tar xfj yjp.tar.bz2 三种yourkit启动方式 (选择一种你喜欢的） a) 将下载的安装包(yjp-2014-build-14116-linux.tar.bz2)通过FTP上传至服务器，并解压 cd /home/ mv yjp-2014-build-14116-linux.tar.bz2 yjp.tar.bz2 tar xfj yjp.tar.bz2
1.4K30发布于 2019-08-02 - 来自专栏技术热文
随机森林在故障诊断中的作用
随机森林在故障诊断中的作用一、随机森林在故障诊断中的作用（一）提高诊断准确性随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高分类的准确性和鲁棒性。 二、随机森林在故障诊断中的应用案例（一）滚动轴承故障诊断一种基于随机森林算法的滚动轴承故障诊断方法，通过声音信号特征建立诊断模型，能够有效提高诊断的准确性和鲁棒性。 研究表明，当随机森林的决策树数量设置为150棵，集中特征数量为2时，可以达到96.28%的诊断率。 rf_classifier.predict(X_test)# 计算模型的准确率accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)print(f"模型的准确率为：{accuracy:.2f feature_name, importance in zip(X.columns, feature_importances): print(f"{feature_name}: {importance:.2f
70310编辑于 2025-05-16 - 来自专栏测试技术圈
故障诊断工具Glassbox在Tomcat上应用
故障诊断工具Glassbox在Tomcat上应用 简介 glassBox是一个自动故障排除和监控的应用程序，通过一次点击诊断常见的问题。无论是在生产或测试，你都可以拖放到您现有的Java应用服务器中。 glassbox在tomcat中的应用 实验环境：tomcat5.5、glassbox2、windows 配置过程： 运行tomcat进入tomcat管理部分（进入时需要用户名和密码，是当初安装时设定的
1K30发布于 2019-08-02 - 来自专栏云云众生s
ChatGPT 能否解决集体 Kubernetes 故障诊断吗？
当这种情况发生时，你会失去独立探查、故障诊断和修复系统的技能。这种趋势使过去可获得的大量共享故障诊断技巧变成了一个相比过去的细流。 当我们依赖平台时，集体故障诊断技巧的智慧就会消失。 这正是随着这一代 AI 驱动的故障诊断平台的到来而消失的故障诊断智慧。 第二种：将操作员从故障诊断中排除 这些工具不关心公开知识的洪流。 Causely 就是这样一家初创公司，他们并不掩饰使用 AI “消除人为故障诊断”的愿景。 我们可以做的最好的事情是继续在线发布关于我们在 Kubernetes 和其他领域的故障诊断工作的惊人内容，例如“关于故障诊断 Kubernetes 部署的可视化指南”；创建教育游戏化的应用程序，如 SadServers
49210编辑于 2024-03-28 YashanDB数据库故障诊断及自动恢复技术
因此，了解如何高效地进行数据库故障诊断及恢复，是每一个数据库管理员必须掌握的技能。 YashanDB作为一个高性能的数据库管理系统，提供了一系列故障诊断与自动恢复技术，旨在确保在发生故障时及时、可靠地恢复服务。 故障诊断技术健康监控YashanDB的健康监控功能通过健康监控线程（HEALTH_MONITOR）实时监控数据库组件状态，定期检测内存使用、存储空间状态和运行性能等关键指标。 2. 配置自动诊断存储库，收集并分析故障数据，为后续问题排查提供支持。3. 实施主备高可用架构，以确保在主库故障时，备库能够快速接管。4. 结论YashanDB通过健康监控、自动诊断存储库和主备高可用架构等技术手段，有效地解决了数据库故障诊断与自动恢复的问题。
36610编辑于 2025-08-28YashanDB数据库集群故障诊断及恢复实战
针对如何有效诊断和恢复YashanDB数据库集群中的故障，我们在本文中将深入探讨故障诊断的技术方案及恢复操作的最佳实践。 故障诊断方法1. 健康监控YashanDB提供健康监控线程（HEALTH_MONITOR），实时监控数据库组件的状态。 2. 自动诊断存储库在发生严重错误时，YashanDB的自动诊断存储库会记录事件编号和相关数据，并根据故障类型进行分类存储。这些诊断数据有助于诊断问题的根源，并能够有效回溯故障发生的过程。3. 2. 数据回滚在故障恢复过程中，可能需要使用到回滚机制，将原来未提交的事务恢复至最后一致的状态。这一过程由YashanDB的undo管理机制实现，通过管理历史版本数据确保数据的完整性与一致性。3. 结论通过有效的故障诊断和恢复策略，YashanDB数据库的可用性和稳定性得以保障。企业在实际项目中，应积极应用上述故障诊断与恢复的技术原理和最佳实践，以实现业务的持续正常运作。
23400编辑于 2025-08-28YashanDB故障诊断与恢复指南，保障企业数据安全
YashanDB作为一款具备多样部署架构、先进存储管理和高可用保障的关系型数据库系统，提供了完善的故障诊断与恢复机制，确保企业数据在复杂运行环境下的安全与稳定。 故障诊断架构与自动诊断存储库机制YashanDB故障诊断体系架构通过多层机制实时监测数据库健康状态并自动收集诊断数据。健康监控线程（HEALTH_MONITOR）持续跟踪数据库组件，及时发现严重异常。 故障发生时，系统自动触发故障诊断，生成事件编号并将诊断数据存储于自动诊断存储库中，该存储库组织结构包括健康报告（hm）、元数据（metadata）、黑匣子（blackbox）及trace日志，为故障根源分析提供完整数据支持 结论YashanDB基于其多种部署架构和丰富的底层技术支持，构建了全面的故障诊断与恢复体系。
37310编辑于 2025-08-19- 来自专栏数据和云
故障诊断：DRM导致Oracle RAC节点Hang住
实例2在这个时间段内是可以正常访问的，并且数据库alert日志正常。 抓取了1点到2点的AWR报告，发现两个节点的topevents都是“enq: SQ - contention”如下图所示： ? 节点二如下： ? 还是在实例2上发生的，很有可能是与DRM相关。 2、如果是DRM造成的gc current request等待，那么前面出现的等待log file switch(checkpoint incomplete)就容易解释了。 2、建议数据库升级到11.2.0.4的稳定版本，官方已经承认11.2.0.3有比较多的bug。
2.5K40发布于 2018-03-07
腾讯云开发者
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