智能IT运维监控平台技术白皮书 智能IT运维监控平台是基于大数据、云计算、人工智能等技术的IT运维监控解决方案，旨在帮助企业实现IT资源的集中监控、智能化管理和自动化运维。下面是从技术白皮书中提炼出的重要知识点： 1. 背景与需求 随着企业IT系统的不断发展和复杂化，IT运维监控变得越来越重要。传统的IT运维监控方式无法满足企业的需求，迫切需要一种智能、自动化的IT运维监控解决方案。智能IT运维监控平台正是为了解决这个问题而生的。 2. 解决方案与系统构架 智能IT运维监控平台的解决方案基于云计算、大数据和人工智能技术，采用微服务架构和微前端架构，实现了高度的灵活性和可扩展性。系统构架主要包括数据采集层、数据处理层、数据存储层、应用层和 presentation 层等五个部分。 3. 系统及运维监控功能与特点 智能IT运维监控平台提供了丰富的系统及运维监控功能，包括： （1）IT 资源集中监控管理：实时监控 IT 资源的运行状态，提供统一的监控视图，帮助管理员快速发现和解决问题。 （2）IT 资源运行状态统一展示：提供IT资源的实时运行状态数据，帮助管理员实时了解IT资源的状态。 （3）IT 资源告警事件管理：提供告警事件管理功能，帮助管理员及时发现和处理IT资源的告警事件。 （4）IT 设备智能巡检：提供IT设备的智能巡检功能，帮助管理员自动发现和解决IT设备的问题。 （5）业务维度监控：提供业务维度的监控功能，帮助管理员实时了解业务的运行状态。 （6）业务维度的拓扑展示：提供业务维度的拓扑展示功能，帮助管理员快速了解业务的拓扑结构。 （7）应用性能分析：提供应用性能分析功能，帮助管理员实时了解应用的性能状态。 （8）IT 资源使用分析：提供IT资源使用分析功能，帮助管理员实时了解IT资源的使用情况。 4. 监控功能 智能IT运维监控平台提供了丰富的监控功能，包括： （1）实时监控：提供实时监控功能，帮助管理员实时了解IT资源的运行状态。 （2）历史数据分析：提供历史数据分析功能，帮助管理员了解IT资源的历史运行状态。 （3）告警管理：提供告警管理功能，帮助管理员及时发现和处理IT资源的告警事件。 （4）报表管理：提供报表管理功能，帮助管理员生成报表，了解IT资源的运行状态。 智能IT运维监控平台提供了丰富的功能和特点，旨在帮助企业实现IT资源的集中监控、智能化管理和自动化运维。

2024低空经济产业发展白皮书.pdf

众安信科2025迈向智能驱动新纪元大语言模型赋能金融保险行业的应用纵览与趋势展望白皮书98页

《京东大数据技术白皮书》是一份详尽的文献，旨在揭示京东集团在大数据领域的先进技术与实践。全书共120页，涵盖了京东在大数据技术应用上的深度探索，为读者提供了一个全面了解京东技术架构体系的机会。这篇白皮书的重要性在于它不仅展示了京东的技术实力，还为业界提供了宝贵的参考和学习资料。 大数据，作为21世纪信息技术的核心部分，已经深入到各个行业的骨髓。京东，作为中国乃至全球领先的电商平台，利用大数据技术实现了业务的高效运营和智能化决策。在这份白皮书中，我们可以期待看到以下几个方面的内容： 1. **大数据基础架构**：京东的大数据平台可能包括分布式存储系统、流处理引擎、批处理框架等关键组件。例如，可能会介绍Hadoop、Spark、Flink等在京东的部署和优化情况，以及如何处理PB级别的数据量。 2. **数据采集与整合**：京东每天产生海量的交易、用户行为、物流等数据，白皮书可能会阐述京东如何通过ETL（提取、转换、加载）过程进行数据收集和整合，确保数据的实时性和准确性。 3. **数据分析与挖掘**：京东可能运用机器学习和人工智能技术进行用户画像构建、商品推荐、市场预测等，提升用户体验和商业价值。这里可能涉及深度学习、神经网络等前沿算法的应用实例。 4. **大数据安全与隐私保护**：京东作为数据密集型企业，对于数据安全有着极高的要求。白皮书可能会讨论京东如何在保障用户隐私的同时，实现数据的有效利用。 5. **实时大数据处理**：在电子商务环境中，实时数据分析至关重要。京东可能介绍了其如何利用流计算技术实现秒级响应，如用户行为分析、订单处理等。 6. **大数据治理与标准化**：有效的数据治理能保证数据质量，提高数据资产的价值。白皮书可能阐述了京东的数据标准制定、数据质量管理等方面的经验。 7. **大数据创新应用**：京东可能会分享一些基于大数据的创新实践，如智能供应链、金融风控、物流优化等，展示大数据技术如何推动企业创新和产业升级。 8. **未来展望**：白皮书可能会描绘京东在大数据领域的发展蓝图，探讨新技术趋势如边缘计算、量子计算等对大数据的影响。 《京东大数据技术白皮书》将是一本深度解析京东大数据战略和技术实践的宝典，对于从事相关领域工作或者对此感兴趣的人来说，无疑是一份极具价值的学习资源。通过深入阅读，我们可以了解到大数据技术如何在实际业务中发挥重要作用，以及如何为企业带来显著的业务效益。

智能网联汽车整车安全渗透测试的白皮书，由百度和北京集度科技有限公司联合撰写。它详细介绍了智能网联汽车面临的信息安全挑战、相关法规要求、渗透测试的基本概念和重要性，以及百度与极越在整车安全、数据安全、通信安全等方面的合作实践和技术积累。白皮书还展示了如何通过深度渗透测试发现和修复潜在安全问题，以提高智能网联汽车的安全防护能力，并呼吁行业共同努力，构建安全可靠的车联网环境。

本文介绍了CiscoWorks QoS Policy Manager（QPM）白皮书，主要讲述如何在企业网络中通过QoS Policy Manager进行有效的服务质量（Quality of Service，QoS）扩展。随着企业网络中语音和视频等应用的日益增加，网络中几乎每个设备都需要支持QoS变得至关重要。较大的网络环境在配置和管理QoS时往往是一个艰巨和复杂的任务。为了解决这些问题，Cisco开发了QoS Policy Manager，它旨在为语音、视频和数据网络提供QoS，并具备多种功能以促进QoS的扩展。 QoS Policy Manager的主要功能之一是一套QPM 2.1 IPTelephony模板，它集成了Cisco为语音推荐的QoS策略，并预定义为策略设备组。这极大简化了管理员的工作，他们只需要将设备和接口分配给相应的组，并点击部署按钮即可。此外，这些模板可以根据客户需求进行定制，本文的测试场景中也包含了这些定制内容。 为了定量回答QoS Policy Manager的扩展性如何，本文定义了一个扩展性指标——推出的Cisco IP电话的数量。根据这个指标，定义了四个扩展性级别： 1. 小型IPTelephony部署——少于500部IP电话 2. 中型IPTelephony部署——500到2500部IP电话 3. 大型IPTelephony部署——2500到10,000部IP电话 4. 非常大型IPTelephony部署——超过10,000部IP电话 文档中的测试程序和场景提供了这些扩展性级别下典型的部署时间。这些部署时间随着QPM服务器的CPU速度而变化。运行在1.7吉赫兹（GHz）单处理器系统上的QoS Policy Manager可以实现以下部署时间： 1. 小型IPTelephony QoS部署——1分钟 2. 中型IPTelephony QoS部署——3分钟 3. 大型IPTelephony QoS部署——35分钟 4. 非常大型IPTelephony QoS部署——45分钟 QoS Policy Manager还提供了回滚功能（rollback），可以快速撤销已经对网络设备推出的变化，以及设备验证（device verification），允许管理员快速确定已部署的QoS配置是否被篡改。 综合以上内容，可以看出Cisco QoS Policy Manager针对企业网络中QoS管理的扩展性提供了一套完整的解决方案。QoS Policy Manager的设计目的是为了减轻网络管理者的负担，简化复杂网络环境下的QoS配置和管理过程。通过其预设的QoS模板和策略，网络管理者可以快速部署和调整QoS配置，以适应不断变化的企业网络需求。 从技术角度看，QoS Policy Manager实现了以下主要功能： - 利用预定义的QoS模板简化QoS配置。 - 通过设备组分配策略，减少对个别设备配置的需要。 - 提供快速部署功能，使得QoS策略的实施变得高效。 - 实现定制化模板，满足特定业务需求。 - 支持回滚功能，保证网络配置的灵活性和安全性。 - 通过设备验证功能确保QoS策略正确实施和运行。 从管理的角度看，QoS Policy Manager为网络管理员提供了强大的工具，能够有效监控和管理大型网络的QoS设置，以及及时调整和优化策略以满足业务发展需求。由于其能够快速实现大型部署并维持网络设备间的QoS策略一致性，使得QoS Policy Manager成为管理现代化网络不可或缺的工具。 需要注意的是，本文档中关于QoS Policy Manager的性能测试，提供了部署IP电话所需的时间，可以作为衡量QoS Policy Manager在不同规模网络部署QoS能力的参考指标。这对于那些需要快速部署和管理QoS策略的大型企业网络来说具有实际的参考价值。通过测试结果可以看出，QoS Policy Manager在不同级别的部署规模下都能提供合理的时间响应，这为管理员提供了对QoS Policy Manager扩展能力的信心。 CiscoWorks QoS Policy Manager在支持企业网络中语音、视频和数据的QoS部署和管理方面发挥了重要的作用。它不仅简化了QoS策略的配置过程，还提供了强大的可扩展性和管理能力，以应对未来企业网络规模的增长和应用需求的多样化。

数字孪生DigitalTwin2024数字孪生工业软件白皮书第二版184页.pdf

矿山大模型最佳实践白皮书.pdf

OPC（OLE for Process Control）是工业自动化领域中数据交换的标准接口，旨在提供不同设备和系统之间的互操作性。这个标准由OPC基金会维护，它包括了多个不同的规范，如OPC DA（Data Access）、OPC AE（Alarms and Events）以及OPC XML和OPC UA（Unified Architecture）。下面我们将详细探讨这些概念。 OPC DA是OPC最初的标准，专注于实时数据访问。它定义了一套接口，使得应用能够从PLC（可编程逻辑控制器）或其他数据源获取和写入过程数据。DA提供了一种统一的方式来处理来自不同供应商的设备的数据，无需关心底层通信协议的细节。 OPC AE则关注于报警和事件管理。通过AE，应用可以订阅、发布和处理来自自动化系统的报警和事件，确保在系统出现异常时能及时通知操作员。AE提供了丰富的事件属性，如事件源、时间戳、严重级别等，帮助分析和响应系统状态。 OPC XML是OPC数据交换的标准，它利用XML（Extensible Markup Language）来编码OPC DA和AE的信息，使得数据能在网络上跨平台传输。XML是一种结构化的数据表示方法，便于解析和生成，适合于Web服务和分布式环境。 OPC UA是OPC的最新版本，它是一个全面的架构，融合了DA、AE以及更多的功能，如历史数据访问、安全通信、信息模型等。OPC UA基于服务导向的架构（SOA），使用面向服务的接口，支持Web服务标准，并且有内置的安全机制，确保数据在传输过程中的安全性。此外，OPC UA还引入了信息模型的概念，允许定义自定义的数据结构，使得不同设备和系统之间的数据交换更加灵活和高效。 OPC UA不仅仅局限于实时数据交换，还可以用于设备配置、状态监控、诊断信息报告等多个方面，是实现工业4.0和物联网（IoT）中设备互联的关键技术。随着OPC UA的推广，自动化系统的集成变得更加简单，有助于提高生产效率，降低维护成本。 OPC标准通过提供统一的接口和通信协议，促进了工业自动化领域的开放性和互操作性。OPC DA、AE、XML以及UA各自解决了不同层面的问题，共同构成了一个强大的框架，为工业控制系统提供了无缝的数据交流途径。通过阅读"opc da ae xml ua 白皮书"，我们可以深入理解这些技术的原理和应用，以便更好地利用它们来优化自动化系统的性能。

第三章对线性调频雷达的干扰 第三章对线性调频雷达的干扰 雷达的工作原理是通过对回波信号的检测发现目标并测量目标的参数信息 的，所以干扰的重点就落在了对雷达信号的利用上面。干扰的目的就是要破坏雷 达这样一个工作的流程，让干扰信号能够尽可能多的进入到雷达接收机，使雷达 不能正常的对目标信息进行探测或者得到错误的目标参数信息。 对雷达干扰的分类有很多种，按是否辐射电磁能量可以分为有源干扰和无源 干扰。利用干扰机产生电磁能量，主动施放电磁能量的方式称为有源干扰。本身 不主动辐射，而是反射、改变敌方的辐射能量称为无源干扰。例如箔条干扰，就 是利用箔条对雷达波的反射，在雷达接收机中产生较强的噪声，形成对雷达的电 磁压制干扰效果，因而它属于无源压制干扰。有源干扰按干扰效果可以分为压制 式干扰和欺骗式干扰。压制式干扰利用噪声和类似噪声的干扰信号进入雷达接收 机，压制真实目标的回波信号，使雷达不能正确的得到目标的参数信息。欺骗式 干扰是通过转发或者直接发射携带假目标信息的信号到雷达的接收机，使雷达的 目标检测和跟踪系统不能正常的检测出真实目标，同时将产生的假目标误认为是 真目标，从而达到以假乱真的目的。 目前对LFM雷达的干扰研究较多∞刮，主要是因为LFM信号其压缩的原理是利 用了不同频率分量经过匹配滤波器后的延迟特性不同来达到压缩效果的。对LFld 雷达的干扰主要有：射频噪声干扰，噪声调制干扰，延时转发干扰，移频干扰，等 间隙取样干扰等。噪声干扰由于通过匹配滤波器几乎不会获得压缩处理增益，所 以，需要能发送大功率信号的干扰机，这给工程实现带来了困难。于是干扰界提 出了基于卷积噪声的灵巧干扰方法，一方面利用信号的压缩特性，一方面利用噪 声的随机性来产生干扰信号，这种方法能获得很好的压制干扰效果。延时转发干 扰是将截获到的雷达信号存储后通过不断的转发在雷达的距离轴上产生距离拖引 的干扰效果。移频干扰是人为的对收到的雷达信号加一个多普勒频率调制，从而 使产生的假目标相对于真实目标有一个距离上的延时，以达到欺骗干扰效果。等 间隔取样干扰是通过低采样率对信号欠采样，利用不同频率分量的加权幅度不一 致来产生成串具有随机性的假目标，主假目标产生欺骗干扰效果，其他旁瓣假目 标产生压制的干扰效果。