医院运维有多忙？
医院运维，听起来平平无奇毫不惊艳，但其中的含金量，可不是“维持系统正常运行”就能总结的。毕竟医院对业务连续性的超高要求，让运维面对的问题都是暂时的，下一秒可能就有新问题需要发现解决。
医疗信息化不断提高，各类设备、终端数量呈爆发式增长。IT运行环境日趋复杂，系统间关联逐渐加深，机房管理、系统监控…运维工作加量不加价。在保障信息系统高可用，稳定与安全之间，信息部门选择所有。
当我们试图解决医院棘手的运维问题，就要去做系统性建设。安徽某三甲医院携手LinkSLA智能运维平台，已经走过四个年头，早早完成从传统运维到智能运维的升级，不仅改善对业务系统的支撑，同时帮助运维工作提质增效。
医院运维能力提升主要集中在三个方面：
1、全栈资源统一监控
涵盖多类型、品牌监测，支撑大规模复杂数据的关联分析，一个界面了解医院所有IT资源运行状态。
- IT资源可视化呈现和分析能力
数据呈现更灵活，将网络拓扑、关键性能指标、系统健康状态和警报信息等可视化呈现，提供数据的图形展示，运维人员可快速掌握和分析信息。
- 故障的快速定位与恢复，保障业务连续性。
实时自动巡检，准确定位故障节点，将故障处理时效从小时级降至分钟级。自动识别并分析业务及关联资源的常见故障，变被动响应为主动预防，有效降低故障发生率。
该用户上周罕见的频发告警故障，平台通过及时的告警和服务响应，帮助用户快速解决故障保障业务系统的稳定健康。客户表示虽然告警变多了，但是平台比他更主动，出手更快。很享受这种可控、可靠的服务。
解决nutanix节点内存使用率高问题
宿主机的内存使用率看似微不足道，实际检查起来费时费力，很多用户会过滤掉，不愿为这种小事每天做例行检查。但是小问题也会引发大事件，严重可导致非计划停机，大面积的业务中断。
上周一16：55分，平台收到该客户Nutanix-Hypervisor内存使用率超出阈值告警。
MOC工程师通知现场工程师处理，提醒内存使用过高，建议将部分虚拟机迁移，从02节点迁移至01节点。
虚拟机迁移后，告警问题得以解除。平台通过moc7*24在线值守，帮助客户更轻松高效运维，提前告知客户，做好空间规划与清理，有效避免小事情造成大麻烦。
解决HIS数据库日志空间满问题
周二14：22，平台收到HIS数据库日志文件空间使用率过高告警，THIS4的日志文件增高，接近100。
日志文件使用率阈值设为80%，过去一段时间使用率在10%左右平稳运行，根据当天时序图显示，从14：20开始，短短5分钟THIS实例的日志文件就从2.74G火速上升到28.86G，日志文件异常暴增，背后到底发生啥？让moc带我们走进现场。
MOC工程师第一时间沟通现场工程师，检查故障确定因数据库差异化备份导致，数据库: COMMON、HRP_HB、MZHSZ、NIS_MOBILE、THIS4备份完成后，磁盘空间使用率恢复正常，告警得以解除。
分钟级的告警响应，源自于平台对每个业务组件的指标、日志进行实时监控检测，一旦触发告警moc工程师会第一时间响应，通知现场工程师直到问题解决。将隐患扼杀在萌芽状态，大大降低系统宕机风险。
解决C盘IO繁忙率高问题
周三7：18，【OC】磁盘繁忙率超过阈值，C盘读写请求服务占所用时间百分比”Percent_Disk_Time”大于90%，逼近100%。
moc工程师初步判断两种可能。其一，C盘负载过重，导致磁盘无法及时处理所有的读写请求，其二，磁盘驱动器出现了故障或其他问题。
MOC工程师与现场工程师沟通，建议进行系统性能分析和磁盘故障排除，检查系统中的磁盘活服务器托管网动情况，查看进程或应用程序是否过多占用磁盘资源，尝试清理磁盘碎片，释放磁盘空间。进行病毒扫描，确保系统没有受到恶意软件的影响。如果是硬件故障，可能需要更换磁盘或进行维修。
通过现场工程师排查，最终得出由于部署服务反复停止和重启导致C占用率过高导致，重启服务器后恢复正常
Lin服务器托管网kSLA改变传统人工排查故障的方式，通过实时自动巡检，一站式的数据管理分析，快速定位响应告警，效率大幅提升。传统需要供应商多次沟通才能完成故障定位修复，甚至耗时1个月以上时间，基于平台的监控数据以及专家支持，故障发现定位恢复时间缩短至小时级。
此外，通过MOC工程师，客户可以轻松使用平台，无需时刻紧盯监控，也能掌握平台运行状态，遇到突发问题，moc会第一时间通知，协助故障定位和提供解决方案，真正做到事前有御防，事中有保障，事后有总结。LinkSLA智能运维改善信息部门对业务系统的支撑能力，同时大幅降低运维人员的工作强度，使其将更多精力用于运维管理，未来医院发力智慧医疗，也将受益智能运维的高效工作，收获长期价值。
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文章目录 一、实验介绍 二、实验环境 1. 配置虚拟环境 2. 库版本介绍 三、优化算法 0. 导入必要的库 1. 随机梯度下降SGD算法 a. PyTorch中的SGD优化器 b. 使用SGD优化器的前馈神经网络 2.随机梯度下降的改进方法 a. 学习率调整…
