机械振动是工程中普遍存在的现象，机械设备的零部件和整机都有不同程度的振动。机械设备的振动往往会影响其工作精度，加剧机器的磨损，加速疲劳破坏；而随着磨损的增加和疲劳损伤的产生，机械设备的振动将更加剧烈，如此恶性循环，直至设备发生故障和破坏。振动加剧往往是伴随着机器部件工作状态不正常、乃至失效而发生的一种物理现象。有60%以上的机械故障都是通过振动反映出来的。不用停机和解体，通过对机械振动信号的测量和分析，就可对其劣化程度和故障性质有所了解。如今，振动的理论已相当成熟，方法更加简单易行。设备故障预测机床故障提前预警机械设备振动监测机床故障预警CNC震动无线监控设备异常提前预警www.yun-360
机械振动是工程中普遍存在的现象，机械设备的零部件和整机都有不同程度的振动。机械设备的振动往往会影响其工作精度，加剧机器的磨损，加速疲劳破坏；而随着磨损的增加和疲劳损伤的产生，机械设备的振动将更加剧烈，如此恶性循环，直至设备发生故障和破坏。振动加剧往往是伴随着机器部件工作状态不正常、乃至失效而发生的一种物理现象。有60%以上的机械故障都是通过振动反映出来的。不用停机和解体，通过对机械振动信号的测量和分析，就可对其劣化程度和故障性质有所了解。如今，振动的理论已相当成熟，方法更加简单易行。设备故障预测机床故障提前预警机械设备振动监测机床故障预警CNC震动无线监控设备异常提前预警www.yun-360
数据分析能主动做出预警，是所有人的终极期望。可现实是很惨淡的，经常是指标已经下跌了，业务部门忙得团团转了，数据分析才慢慢悠悠地分析“昨天为啥DAU下降30%”。最后辛苦半天落个“我早知道了，早干啥去了！”的抱怨。那如何提前做出预警？今天系统讲解一下。一、第一步：清晰角色首先要清晰：预警是给到人的警报。因此谁需要听这个警报，是第一顺位要考虑的。在实际工作中，有四大类角色：进行预警第一步，就是要先明确要预警的业务场景，把一个场景内所有相关责任人都考虑进来，避免漏了角色（如下图）。二、第二步：收集动作其次要注意：问题因人而起，也因人而终。因此第二顺位需要考虑的，是这四类角色对指标走势，到底有啥影响
数据分析能主动做出预警，是所有人的终极期望。可现实是很惨淡的，经常是指标已经下跌了，业务部门忙得团团转了，数据分析才慢慢悠悠地分析“昨天为啥DAU下降30%”。最后辛苦半天落个“我早知道了，早干啥去了！”的抱怨。那如何提前做出预警？今天系统讲解一下。一、第一步：清晰角色首先要清晰：预警是给到人的警报。因此谁需要听这个警报，是第一顺位要考虑的。在实际工作中，有四大类角色：进行预警第一步，就是要先明确要预警的业务场景，把一个场景内所有相关责任人都考虑进来，避免漏了角色（如下图）。二、第二步：收集动作其次要注意：问题因人而起，也因人而终。因此第二顺位需要考虑的，是这四类角色对指标走势，到底有啥影响
基线预警数据库运维监控中的重要手段之一，通过基线发现系统中某些指标存在的不合理波动，进而提前预警，是一种数据库运维监控中最为常用的手段，也是目前大多数企业正在使用的主要监控方案。虽然大家都用基线预警，不过大家关注的基线指标与阈值都存在较大的差异。因为虽然大家使用的数据库的种类相同，但是大家的系统都存在较大的差异。具体用哪些指标来做预警，以及设定什么样的阈值，这是十分个性化的。实际上一个能够真正起作用的基线预警系统，里面都包含了大量的运维经验。以每秒读时间这个指标为例，我们可以看出其取值范围波动是较大的，并且没有明显的聚集特性，此类指标我们该如何设置基线呢？确实也是有些头疼的事情。再来看看另外
基线预警数据库运维监控中的重要手段之一，通过基线发现系统中某些指标存在的不合理波动，进而提前预警，是一种数据库运维监控中最为常用的手段，也是目前大多数企业正在使用的主要监控方案。虽然大家都用基线预警，不过大家关注的基线指标与阈值都存在较大的差异。因为虽然大家使用的数据库的种类相同，但是大家的系统都存在较大的差异。具体用哪些指标来做预警，以及设定什么样的阈值，这是十分个性化的。实际上一个能够真正起作用的基线预警系统，里面都包含了大量的运维经验。以每秒读时间这个指标为例，我们可以看出其取值范围波动是较大的，并且没有明显的聚集特性，此类指标我们该如何设置基线呢？确实也是有些头疼的事情。再来看看另外
传统的运维监控系统是以基线为核心判断系统是否存在某个问题并进行告警的。这种模式最大的问题就是基线如何设置十分困难，如果我们自己日常运维的系统，我们对基线十分了解，那么我们可以给出相对合理的基线，实现较为精准的告警。不管如何设置，单指标告警总是不准确的，因为我们无法知道系统什么时候存在问题。我们以每秒逻辑读这个指标来做些分析吧。每秒逻辑读这个指标在二十年前监控Oracle数据库是否存在把系统撑爆的风险是十分有效的，那时候的服务器的CPU资源总是最紧张的。当逻辑读变得很高的时候，我们就需要告警让DBA介入运维了。这时候杀掉几个大查询往往就能挽救系统。实际上现在很多国产、开源数据库运维领域，这个指
传统的运维监控系统是以基线为核心判断系统是否存在某个问题并进行告警的。这种模式最大的问题就是基线如何设置十分困难，如果我们自己日常运维的系统，我们对基线十分了解，那么我们可以给出相对合理的基线，实现较为精准的告警。不管如何设置，单指标告警总是不准确的，因为我们无法知道系统什么时候存在问题。我们以每秒逻辑读这个指标来做些分析吧。每秒逻辑读这个指标在二十年前监控Oracle数据库是否存在把系统撑爆的风险是十分有效的，那时候的服务器的CPU资源总是最紧张的。当逻辑读变得很高的时候，我们就需要告警让DBA介入运维了。这时候杀掉几个大查询往往就能挽救系统。实际上现在很多国产、开源数据库运维领域，这个指
基线告警是目前大部分数据库监控软件的最重要的功能之一，可以说，基线告警是运维人员的眼睛和耳朵，不过搞运维的人都为这个眼镜耳朵伤透了脑筋，甚至很多人都被铺天盖地的无效告警伤害过。基线告警虽然实现起来很简单，也一定是有用的，不过每个系统的运行特性都不同，因此基线到底设置成多少呢是个令人头痛的事情。IO延时的告警阈值设置为50毫秒还是20毫秒呢？如果设置为20毫秒，那么经常出告警，但是系统也没啥问题。如果设置为50毫秒，有时候并发量高得时候，30多毫秒系统就出大问题了，甚至有时候IO延时50毫秒了还没问题，但是有时候才30多毫秒，系统就挂了。另外一种情况是，我们可能运维了数十个甚至数百个大大小小的数
基线告警是目前大部分数据库监控软件的最重要的功能之一，可以说，基线告警是运维人员的眼睛和耳朵，不过搞运维的人都为这个眼镜耳朵伤透了脑筋，甚至很多人都被铺天盖地的无效告警伤害过。基线告警虽然实现起来很简单，也一定是有用的，不过每个系统的运行特性都不同，因此基线到底设置成多少呢是个令人头痛的事情。IO延时的告警阈值设置为50毫秒还是20毫秒呢？如果设置为20毫秒，那么经常出告警，但是系统也没啥问题。如果设置为50毫秒，有时候并发量高得时候，30多毫秒系统就出大问题了，甚至有时候IO延时50毫秒了还没问题，但是有时候才30多毫秒，系统就挂了。另外一种情况是，我们可能运维了数十个甚至数百个大大小小的数
