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搜索[诊断自动化]，共10000篇文章

手性声子的非弹性中子散射诊断偏振态、手性方向与声子磁矩

Inelastic Neutron Scattering Signatures of Chiral Phonons

2026-08-09

AI Agent可观测性：企业级智能体运行监控与故障诊断实践

2025年，AI Agent从实验室走向规模化生产落地。从开发者日常使用的代码助手到企业服务场景下的智能客服，再到复杂度持续升级的多智能体协同系统，AI Agent正在以前所未有的速度渗透企业核心业务。

2026-08-03

电力电缆作为现代电力传输与分配系统的核心组成部分，其长期稳定运行对保障电网安全至关重要。然而，电缆在敷设、运行过程中，受机械应力、热应力、电应力以及环境因素（如水分、化学腐蚀）的综合作用，绝缘性能会逐渐劣化，最终导致故障。对电缆故障进行精确分类并深入理解其物理机制，是实现高效、精准定位，从而缩短停电时间、提升供电可靠性的关键。本文将从电缆绝缘材料的微观劣化机制出发，结合电磁波在传输线中的传播特性，详细阐述低阻、高阻、闪络及开路四类典型故障的电学表征与物理本质，并深入探讨现代故障定位技术如何应对这些挑战，特别关注北京康高特（KGT）“关羽”系列电缆故障定位仪在其中的技术贡献。

2026-07-24

高性能治理：全链路瓶颈的系统化诊断与智能化自愈

本文以经典分布式系统理论为根基，贯通五层架构完成全链路性能瓶颈拆解，融合eBPF、大模型、多智能体等前沿技术，构建了一套集诊断、优化、自愈于一体的完整治理体系。

2026-07-14

测试环境诊断 Agent：接口失败到底是代码问题、数据问题，还是环境脏了？

UI 自动化失败也一样，可能是页面真坏了，也可能是环境慢、登录态过期、selector 变化，或者测试数据被别人用掉。

2026-07-13

Jarboot 服务管理与诊断、让运维更简单 v3.0.0-beta3 —— 集群模式

Jarboot 是一个强大的 Java 进程管理、诊断的平台，可以在线管理、监控及诊断本地和远程的 Java 进程。

2023-09-27

如何在启动 Linkis 服务的同时启动 SkyWalking 方便后续跟踪和进行故障诊断？

随着大数据技术的迅速发展，越来越多的企业开始将 Apache Linkis 作为核心数据处理和计算平台。Linkis 为企业提供了统一的数据处理环境，大大提高了数据处理效率。然而，在实际应用过程中，我们往往需要对 Linkis 的运行状况进行实时监控，以便及时发现并解决潜在的性能问题。Apache SkyWalking 是一个优秀的分布式追踪和性能监控系统，可以帮助我们实现对 Linkis 的全面监控。在本文，我们将详细介绍如何将 Apache Linkis 与 SkyWalking 进行集成，实现对 Linkis 运行状况的实时监控，来方便大家后续做分布式 trace 和 troubleshooting。 1. SkyWalking 介绍 SkyWalking 是开源的可视化平台，可从多种数据源进行数据采集，并提供分析、聚合及可视化等功能。通过 SkyWalking，我们可以对分布式系统的拓扑结构，数据交互有一个更加清晰的视图。 SkyWalking 架构其从逻辑上可以划分成 4 个部分： Probe：可以理解为数据采集 agent，主要负责数据采集和格式化。 Platform Backend：SkyWalking 的后端服务，支持数据聚合、分析以及流式处理等。 Storage：负责数据存储，以 plugin 的方式支持多种存储引擎，比如 ElasticSearch, H2, MySQL, TiDB, InfluxDB 等。 UI: 数据可视化。在 Linkis 中使用 SkyWalking，需要用户已经存在 Backend 服务以及对应的 Storage，Linkis 服务启动的时候集成 Probe 即可。Probe 集成主要有三种方式： Language based native agent：这些 agent 和目标服务进程运行在相同的用户空间，从外部来看，agent 和目标服务的代码是一样的。一个典型的例子是 Java agent，在运行 Java 应用的时候我们可以通过-javaagent来指定 agent。 Service Mesh probes：这种 Probe 通过 sidecar 或者 proxy 收集数据。 3rd-party intrument library：简单来说就是第三方的数据，比如 zipkin。我们在 Linkis 集成 SkyWalking 的时候采用第一种方式，也就是 java agent 的方式。下面我们为大家演示一下如何在 Linkis 服务中开启 SkyWalking。 2. 部署 SkyWalking 后端 SkyWalking 后端是开启 SkyWalk 的前置条件，下面先简单演示下如何安装 SkyWalking 的后端。首先从 SkyWalking 的 Downloads 页面下载 SkyWalking APM，直接解压得到如下的目录结构。 $ lsbin config config-examples LICENSE licenses logs NOTICE oap-libs README.txt tools webapp 后端默认使用 H2 内存数据库作为后端存储，不需要修改配置。按如下方式启动Backend 和 WebApp： $ sh bin/startup.sh $ sh bin/webappService.sh UI 默认启动在 8080 端口，也可以通过修改 webapp 目录下的 webapp.yml 文件修改监听端口。 server: port: 8080spring: cloud: gateway: routes: - id: oap-route uri: lb://oap-service predicates: - Path=/graphql/** discovery: client: simple: instances: oap-service: - uri: http://127.0.0.1:12800 # - uri: http://<oap-host-1>:<oap-port1> # - uri: http://<oap-host-2>:<oap-port2> mvc: throw-exception-if-no-handler-found: true web: resources: add-mappings: truemanagement: server: base-path: /manage 3. Linkis 服务启动开启 SkyWalking 这里假定大家对 Linkis 的服务部署已经比较清晰，如果还不清晰，可以异步: 在 Linkis 中开启 SkyWalking 首先需要下载 SkyWalking 的 Java agent，我们可以在 Downloads 页面进行下载。下载之后解压，内部的文件结构如下： tree skywalking-agent $ skywalking-agent├── LICENSE├── NOTICE├── activations│ ├── apm-toolkit-kafka-activation-8.8.0.jar│ ├── ...├── bootstrap-plugins│ ├── apm-jdk-http-plugin-8.8.0.jar│ └── apm-jdk-threading-plugin-8.8.0.jar├── config│ └── agent.config├── licenses│ └── LICENSE-asm.txt├── logs├── optional-plugins│ ├── apm-customize-enhance-plugin-8.8.0.jar│ ├── ...├── optional-reporter-plugins│ ├── kafka-reporter-plugin-8.8.0.jar│ ├── ...├── plugins│ ├── apm-activemq-5.x-plugin-8.8.0.jar│ ├── ...└── skywalking-agent.jar 修改 Linkis 的 deploy-config/linkis-env.sh 中的配置项 SKYWALKING_AGENT_PATH。将其设置为 skywalking-agent.jar 的路径，然后启动 Linkis 即可。 SKYWALKING_AGENT_PATH=/path/to/skywalking-agent.jar $ sh linkis-start-all.sh 4. 结果展示 Linkis 的 UI 端口默认启动在 8080 端口，Linkis 开启 SkyWalking 之后打开 UI 如果能看到如下的图就表示成功了，否则可能是浏览器兼容性问题，请尝试切换浏览器试试。通过以上的详细步骤和代码示例，我们已经成功实现了 Apache Linkis 与 SkyWalking 的集成。现在，你可以使用 SkyWalking 对 Linkis 的各个组件进行实时监控，及时发现并解决性能问题，从而提高整个数据处理平台的稳定性和性能。需要注意的是，本文提供的集成方案仅作为参考，可能需要根据自己的实际环境进行适当调整总之，Apache Linkis 与 SkyWalking 的集成为我们提供了一个强大的监控工具，有助于提高数据处理平台的稳定性和性能。希望本文能为你的实际工作带来帮助，祝你在大数据领域取得更多的成功加小助手 ( ID：WeDatasphere）找到组织，为你答疑解惑。 WeDataSphere 一站式开源大数据平台的建设与应用实践 WeDataSphere 入门指南（含沙箱使用介绍）保姆级教程：如何成为 Apache Linkis 文档贡献者 WDS 优秀案例征集！让您的案例扩散和帮助更多人！更多社区活动等待你的参与！

2023-04-21

面对大规模 K8s 集群，这款诊断利器必须要“粉一波”！

最后，我们决定做一个更加云原生的诊断工具，使用 operator 来实现集群跟诊断项的管理，抽象出集群跟诊断项的资源概念，来解决大规模 Kubernetes 集群的诊断问题，通过在中心下发诊断项到其他集群

2021-07-09

阿里巴巴AI夺肝结节诊断两项世界冠军，至今无人超越

在澳门用人工智能预测流感趋势后，阿里巴巴还在继续探索如何用科技保障人类健康，这一次是更准确地测量肝结节。 12月28日消息，在全球LiTS(Liver Tumor Segmentation Challenge，肝脏肿瘤病灶区CT图像分割挑战)上，阿里巴巴从近百支科学家队伍中脱颖而出，已获得两项第一，至今无人超越。肝病是困扰人类的重大公共卫生威胁，考古显示4500年前的人类骨骼中甚至就有最古老的乙肝病毒。在我国，目前肝癌的死亡率在恶性肿瘤中位居第二，仅次于肺癌。肝结节尽管不致命，却可能是一些恶性肿瘤的先兆。LiTS由德国慕尼黑理工大学、以色列特拉维夫大学等高校、科研院所与国际顶级医学图像年会MICCA联合举办，希望用创新的算法解决肝脏肿瘤病灶CT图像的自动分割。对肝结节的准确测量可以辅助医生做出决策和治疗方案。但肝结节形态多样，即使是

2018-12-27

Docker应用问题诊断与性能调优指南（一）- 先谈谈容器化性能调优

所以通常情况下，性能调优的老手都有一套自己的诊断工具集以及相应的诊断方式。但是当性能调优遇到Docker的时候，很多事情发生了转变甚至恶化。

2018-01-23

阿里云数据库CloudDBA智慧解决数据库性能优化和问题诊断难题

问题诊断（trouble shooting）和性能优化（performance tunning）一直都是数据库领域的专业问题，需要资深DBA的专业技能才能胜任解决，但这样的人才是稀缺的，无法及时满足大部分的企业紧急需求

2017-09-24

阿里云天池竞赛公布赛题，大批数据科学家将挑战早期肺癌诊断

第一季比赛的赛题，是为早期肺癌的智能诊断提供更优的解决方案。

2017-04-20

【CI/CD技术专题】「Jenkins实战系列」（2）Jenkins实现自动化部署+自动化合并分支

- **所以说对于一个公司而言，SVN/GIT的提交记录往往是很频繁的，正因为如此，Jenkins在执行自动化构建时往往是以天为单位来执行的，下面举的例子就是在一天中常用的定时构建示例**。

2021-07-08

怎么用AI做自动化测试？

做过测试都知道，手动测试是很枯燥的，要一遍遍做同样的校验，就像西西弗斯不断重复推巨石上山的动作。

2026-09-16

迈向真正的超自动化巡检

每天登录几十台设备，输入同样的命令，查看同样的指标，记录同样的数据——然后第二天，再重复一遍。三年如一日，技术没长进，身体先垮了。

2026-08-26

初创团队需要自动化测试吗？

很多人都有一个误区，认为只有大公司才能搭建自动化测试。初创团队的首要目标是快速把产品推向市场，先活下去才是第一位，自动化测试可以等到后期业务稳定之后再考虑。

2026-08-25

Python WxAuto自动化操作微信

WxAuto 作为一款基于 Python 的微信桌面版自动化库，通过模拟用户操作（如点击、输入）来实现自动化流程。

2026-07-20

Python Selenium库自动化网页任务

Selenium是一个强大的网页自动化测试工具，也被广泛用于网络爬虫开发。本文将详细介绍Python Selenium库的核心使用方法，并提供实用的代码示例。

2026-07-20

Python 自动化批量设置 Excel 格式

Python 可以帮助实现 Excel 格式的自动化批量设置，大大提高工作效率。

2026-07-20

Docker Compose 自动化管理容器

Docker Compose 是 Docker 官方提供的用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具，它通过一个简单的 YAML 文件来配置应用的服务、网络和卷，极大简化了多容器应用的部署与管理流程。

2026-07-20

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更多资源

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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