分散式卡尔曼滤波集群协同导航算法研究
这是一篇关于协同导航技术,数据融合,分散式卡尔曼滤波,可观测性,相对测量信息的论文, 主要内容为多运动体系统在诸多领域被广泛应用,由于导航能力是运动体的一项基本能力,并且多运动体协同导航具有单一运动体独自导航所不具有的许多优势,所以多运动体的协同导航正逐步成为一个热门研究课题。协同导航技术将自身导航信息与观测到的相对测量信息及其他运动体的导航信息进行融合,校正自身导航信息的误差,提高协同导航系统的准确性与可靠性,进而提高协同导航系统的精度与鲁棒性,有效解决单一运动体在复杂环境下定位精度差和抗干扰能力弱的问题。论文分析了协同导航系统的导航原理,建立了集群协同导航系统的数学模型,设计了分散式卡尔曼滤波协同导航算法,对基于相对距离和相对距离-航向角两种不同相对观测信息算法进行仿真分析,开发了分布式协同导航系统仿真平台,对协同导航算法的定位精度及正确性进行仿真验证。主要研究内容如下:首先,对协同导航技术的原理、协同导航方式、协同导航数据融合结构进行研究,推导了高斯滤波以及高斯滤波的矩参数表达方式和信息参数表达方式。建立了集群协同导航系统数学模型,以机器人为研究对象,推导了机器人集群系统的运动方程和观测方程。其次,设计了分散式卡尔曼滤波协同导航算法。采用分散式数据融合结构,建立了基于相对距离信息模型和基于相对距离-航向角信息模型。对相对距离信息模型和基于相对距离-航向角信息模型的状态方程及量测方程分别进行推导,确定节点的协同信息,进行算法的仿真分析。再次,对两种观测信息的协同导航系统的可观测性和协同定位能力进行分析。分析了基于相对距离和相对距离-航向角作为观测信息的协同导航系统的可观测性,针对不同相对测量信息和不同定位能力对协同导航系统定位精度的影响进行了分析,并进行仿真验证。最后,完成分布式协同导航仿真平台开发并对协同导航算法仿真验证。设计了协同导航仿真平台方案,分别对平台的硬件和软件进行开发,对协同导航算法进行仿真验证。
面向服务端分布式应用的监控告警系统设计与实现
这是一篇关于分布式应用,可观测性,监控告警的论文, 主要内容为随着网络技术的快速发展,当前各企业都采用微服务架构来提升服务端应用的可用性和开发效率。然而复杂的结构关系导致分布式应用的维护变得困难,尽管有日志、链路追踪和统计指标这三种工具用于监控应用的运行状态,但这种监控模式在实现原理上存在的缺陷导致开发人员的观测能力有限,严重影响了开发维护工作的效率,导致分布式应用的稳定性得不到保障。为解决这一问题,本文对可观测性领域的研究现状和实现方案进行分析,总结了多个项目在实现原理上的优势,在这基础上设计并实现了面向服务端分布式应用的监控告警系统。相关工作包括:1.本文设计并实现了以请求事件为核心的监控数据模型,系统利用该数据模型采集和处理请求事件在各服务中产生的日志数据和链路追踪数据,使两种监控数据建立逻辑关系。然后将监控数据以链路图的形式展示,还原请求在分布式应用内代码级的执行过程和执行记录,从而有效提升开发人员对分布式应用的观测能力。2.本文基于Java字节码增强技术实现了数据采集点自动埋点功能,通过该功能简化了系统的部署流程,降低了接入第三方应用的开发难度。同时基于该技术本文实现了运行时数据采集点动态调整功能,开发人员可以在不影响分布式应用运行的前提下,根据需求改变应用中收集运行数据的数据采集点,使系统具备动态追踪的监控能力,消除了分布式应用中存在的监控盲点。3.本文设计并实现了离散监控数据的统计和展示功能,系统通过统计数据随时间的变化趋势来展示应用中各服务的运行状态。统计数据一旦触发告警,系统自动生成异常提醒,并展示相关的日志和链路追踪数据,实现将统计指标的监控能力与链路追踪、日志相结合,使开发人员可以快速定位应用中造成异常的原因。4.本文以阅文公司通用平台的微服务集群作为部署对象,完成了系统的功能测试和性能测试,验证了系统各项功能的可用性与系统整体的稳定性。
面向服务端分布式应用的监控告警系统设计与实现
这是一篇关于分布式应用,可观测性,监控告警的论文, 主要内容为随着网络技术的快速发展,当前各企业都采用微服务架构来提升服务端应用的可用性和开发效率。然而复杂的结构关系导致分布式应用的维护变得困难,尽管有日志、链路追踪和统计指标这三种工具用于监控应用的运行状态,但这种监控模式在实现原理上存在的缺陷导致开发人员的观测能力有限,严重影响了开发维护工作的效率,导致分布式应用的稳定性得不到保障。为解决这一问题,本文对可观测性领域的研究现状和实现方案进行分析,总结了多个项目在实现原理上的优势,在这基础上设计并实现了面向服务端分布式应用的监控告警系统。相关工作包括:1.本文设计并实现了以请求事件为核心的监控数据模型,系统利用该数据模型采集和处理请求事件在各服务中产生的日志数据和链路追踪数据,使两种监控数据建立逻辑关系。然后将监控数据以链路图的形式展示,还原请求在分布式应用内代码级的执行过程和执行记录,从而有效提升开发人员对分布式应用的观测能力。2.本文基于Java字节码增强技术实现了数据采集点自动埋点功能,通过该功能简化了系统的部署流程,降低了接入第三方应用的开发难度。同时基于该技术本文实现了运行时数据采集点动态调整功能,开发人员可以在不影响分布式应用运行的前提下,根据需求改变应用中收集运行数据的数据采集点,使系统具备动态追踪的监控能力,消除了分布式应用中存在的监控盲点。3.本文设计并实现了离散监控数据的统计和展示功能,系统通过统计数据随时间的变化趋势来展示应用中各服务的运行状态。统计数据一旦触发告警,系统自动生成异常提醒,并展示相关的日志和链路追踪数据,实现将统计指标的监控能力与链路追踪、日志相结合,使开发人员可以快速定位应用中造成异常的原因。4.本文以阅文公司通用平台的微服务集群作为部署对象,完成了系统的功能测试和性能测试,验证了系统各项功能的可用性与系统整体的稳定性。
基于eBPF的容器网络可观测性方法与实践
这是一篇关于eBPF,容器网络,可观测性,无侵入式,分布式网络的论文, 主要内容为分布式系统所面临的最大挑战之一就是可观测性。随着云原生的发展,微服务、Service Mesh和Kubernetes等技术让规模化软件交付变得更容易,但海量微服务的问题排查和故障定位使得可观测性面临更大的挑战,而当前云原生体系下的可观测性技术在面对上述问题时却存在诸多不足。本文针对相关问题进行了深入的研究,从容器网络角度将内核技术引入设计实现了可观测性系统,提供了高效的解决方案,为提升云原生架构体系的应用可观测性做了初步探索。云原生环境下,内核可观测性的不足使得云原生应用的性能分析也面临着瓶颈。目前侵入式网络性能分析及问题定位方案的可操作性、性能及安全性难以保障,其次难以在云原生环境下搜集细粒度的数据。因此本文设计并实现了基于eBPF的无侵入式容器网络分析系统,无需修改任何内核及应用代码,面向用户应用透明。同时在框架内对于不同应用不同的网络协议均能很好的支持,实现了网络协议无关。其次提供了从线程进程、容器应用、Kubernetes平台到系统调用相关的不同拓扑层次的细粒度网络性能分析,而在性能上可实现每秒百万级的数据吞吐量,对平台网络性能影响最高仅增加1.2%。在获得了细粒度容器网络性能分析数据之后,面对容器环境下复杂的分布式网络链路关系、复杂的请求路径和路由等问题,基于容器网络性能分析的分布式网络问题诊断能够利用细粒度的数据定位到网络链路中出现性能问题的具体环节,为云原生应用在多链路容器网络中的问题定位与诊断提供了解决方案。最后,本文介绍了容器网络可观测性分析系统在集群中应用的典型案例,为可观测性分析系统在云数据库和微服务性能诊断等实际场景中的落地提供了技术方案。
云平台下微服务架构应用的运维系统设计与实现
这是一篇关于云平台,Kubernetes,容器镜像,代理网关,可观测性的论文, 主要内容为将微服务应用部署在云平台上是当前主流的应用部署方式,但随着云平台中微服务应用规模的增大,如何保证微服务应用在云平台的可靠、安全运行是一个亟待解决的问题。目前,企业云平台在部署运行维护微服务应用过程中存在以下不足:部署方面,如果使用公共镜像托管平台会缺乏权限管理、镜像安全检查,给微服务应用以及云平台带来安全隐患。运行方面,使用类似HAProxy传统代理网关作为多主多从架构云平台Kube-apiserver的流量代理,此类网关不是专门为云平台定制,因此存在负载不均、不能对云平台流量有效治理等问题,甚至在某些情况下不能传递代理用户身份,都会给云平台代理事故风险,影响微服务的可靠运行。维护方面,云平台使用Docker和Kubernetes作为底层基础设施,没有提供相应的观测方案,维护过程中对云平台内部状态不可知,导致微服务应用维护难。针对以上问题,本文设计了云平台下微服务架构应用的运维系统来保障微服务应用在云平台的可靠、安全运行。具体研究包括以下几个模块:1)容器镜像资源管理模块。设计容器镜像管理模块,通过云平台RBAC鉴权机制实现细粒度的用户权限控制,通过Clair实现镜像安全检查。为微服务应用部署提供了安全的镜像分发和存储服务。2)Kube-apiserver七层代理网关。为Kube-apiserver定制七层代理网关,通过在网关层面获取用户身份信息,结合Kubernetes用户扮演机制实现用户身份信息传递;通过治理模块排除可能给云平台造成风险的请求;通过变异系数法得到各个节点指标分辨负载能力并计算各节点实时负载能力,实现对Kube-apiserver所在节点的合理负载均衡。通过该网关为微服务应用的运行提供可靠、安全的云平台环境。3)可观测模块。设计可观测模块包括云平台日志采集、云平台度量指标监控,云平台服务链追踪、解决云平台内部服务调用和状态不可知的问题。最后,在实验室云平台上搭载本文设计的运维系统,对容器镜像管理、Kube-apiserver七层代理网关、可观测模块进行了功能和性能测试。实验结果表明,此运维系统解决了微服务应用在部署运行维护出现的问题,在性能方面也满足了预期需求。
高频交易系统的研究与设计
这是一篇关于高频交易,低时延,高吞吐,可观测性,分布式的论文, 主要内容为高频交易是指利用计算机的运算优势来迅速探测出市场金融产品微小价格差异并从中套利的一种金融交易方式,它在解决大量资金流动性问题的同时也平滑了市场价格、促进了市场的稳定。目前,随着高频交易的规模激增和交易策略的不断创新,已经逐渐成为全球金融领域的一个研究热点。目前市场上主要的高频交易系统都是基于FPGA(Field Programmable Gate Array)可编程逻辑设备,或者底层编程语言C++来实现的。这两种实现方式存在研发效率低下、研发成本昂贵、安全漏洞不易发现等问题,阻碍了高频交易的算法更新以及快速迭代需求。因此,本文研究并设计出一种基于高级编程语言来实现的高频交易系统架构,并且符合高频交易系统对于时延、吞吐及安全性的极致要求,以此来达到简化高频交易系统的开发门槛降低研发成本的目的。本文的主要工作如下:1)基于对高级编程语言详细的分析与研究,明确基于Java开发高频交易系统的可行性,提出并设计了基于Mmap的内存数据库以降低了数据存取时延。对于影响时延的GC(Garbage Collector)机制进行了详细的量化分析,提出了一种基于复用技术的对象池算法,减轻了GC的频率与时长。实验验证使用该算法可以使得进程内指令的穿透时延均值降低5毫秒。2)基于对吞吐量的定义与分析,提出了基于Reactor模式及事件驱动的策略,通过设计基于流量的均匀分区算法和分布式ID生成策略,解决了高频交易系统由单机向分布式架构演变的主要问题,增强了高频交易系统的吞吐量。实验验证网络及线程传递的吞吐量符合高频交易系统需求。3)通过引入成熟的日志、监控、任务调度等技术,设计了高频交易系统通用的观测运维策略,提升了高频交易系统的安全性,降低了维护复杂性。最后在以上研究的基础上,提出了一套基于高级语言开发的高频交易系统设计原则及通用架构,降低了高频交易系统的开发难度,促进高频交易系统的推广。
基于eBPF的容器网络可观测性方法与实践
这是一篇关于eBPF,容器网络,可观测性,无侵入式,分布式网络的论文, 主要内容为分布式系统所面临的最大挑战之一就是可观测性。随着云原生的发展,微服务、Service Mesh和Kubernetes等技术让规模化软件交付变得更容易,但海量微服务的问题排查和故障定位使得可观测性面临更大的挑战,而当前云原生体系下的可观测性技术在面对上述问题时却存在诸多不足。本文针对相关问题进行了深入的研究,从容器网络角度将内核技术引入设计实现了可观测性系统,提供了高效的解决方案,为提升云原生架构体系的应用可观测性做了初步探索。云原生环境下,内核可观测性的不足使得云原生应用的性能分析也面临着瓶颈。目前侵入式网络性能分析及问题定位方案的可操作性、性能及安全性难以保障,其次难以在云原生环境下搜集细粒度的数据。因此本文设计并实现了基于eBPF的无侵入式容器网络分析系统,无需修改任何内核及应用代码,面向用户应用透明。同时在框架内对于不同应用不同的网络协议均能很好的支持,实现了网络协议无关。其次提供了从线程进程、容器应用、Kubernetes平台到系统调用相关的不同拓扑层次的细粒度网络性能分析,而在性能上可实现每秒百万级的数据吞吐量,对平台网络性能影响最高仅增加1.2%。在获得了细粒度容器网络性能分析数据之后,面对容器环境下复杂的分布式网络链路关系、复杂的请求路径和路由等问题,基于容器网络性能分析的分布式网络问题诊断能够利用细粒度的数据定位到网络链路中出现性能问题的具体环节,为云原生应用在多链路容器网络中的问题定位与诊断提供了解决方案。最后,本文介绍了容器网络可观测性分析系统在集群中应用的典型案例,为可观测性分析系统在云数据库和微服务性能诊断等实际场景中的落地提供了技术方案。
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