XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System源分布
用于人工智能分析的多源分布式系统数据
摘要。新兴的 IT 运营人工智能 (AIOps) 领域利用监控数据、大数据平台和机器学习来自动化复杂 IT 系统中的运营和维护 (O&M) 任务。可用的研究数据通常只包含单一信息源，通常是日志或指标。单一源数据无法描述分布式系统的精确状态，导致方法无法有效利用联合信息，从而产生大量错误预测。因此，当前的数据限制了 AIOps 研究取得更大进展的可能性。为了克服这些限制，我们创建了一个复杂的分布式系统测试平台，它生成由分布式跟踪、应用程序日志和指标组成的多源数据。本文详细描述了基础设施、测试平台和生成数据的实验。此外，它还确定了如何利用这些数据作为开发异常检测、根本原因分析和补救等 O&M 任务新方法的垫脚石。测试平台的数据及其代码可在 https://zenodo 上获得。org/record/3549604 。
霍尼韦尔优化可再生能源分布资产
由于太阳能农场采用双轴跟踪器来定位其光伏（PV）面板，因此，霍尼韦尔被要求在其RTU中实现分析算法，以最大程度地减少阴影并最大程度地在面板上曝光，而不会降低太阳能操作的整体性能。该系统还将与附近的气象站接口，以监视环境条件，并包括在不足以消费生产的需求时为电池充电并减少电网供应的逻辑。，该存储的能量可用于太阳能平滑或延长夜间供应。
霍尼韦尔优化可再生能源分布式资产
由于太阳能发电厂采用双轴跟踪器来定位光伏 (PV) 电池板，因此霍尼韦尔被要求在其 RTU 中实施分析算法，以最大限度地减少遮光并最大限度地提高电池板上的阳光照射，而不会降低太阳能运行的整体性能。该系统还与附近的气象站连接以监测环境条件，并包括当需求不足以消耗生产时对电池进行充电并减少电网供应的逻辑。并且存储的能量可用于太阳能平滑或延长夜间以外的供应时间。