随着去年5月《中国制造2025》的发布，该计划背后的“互联网+制造”智能生产模式带来了大量新的产业机遇，而机器人无疑是最具发展前景的产业之一。 记者近期在北京、广东、辽宁、安徽等地调研发现，随着向“智能制造”转型升级，当前我国机器人产业发展迅猛。 技术和应用水平在快速提升，但机器人产业也面临着成本问题。 存在企业高、检测技术和成本受限、部分企业资金缺位等多重瓶颈。
在位于安徽省芜湖市九江经济开发区的安徽埃弗特智能装备有限公司生产车间内，十多台造型各异的机械臂在防护栏内按照程序运转。 在生产线旁边，工作人员只需握住控制手柄，即可对机械臂进行调试。
合肥机器人企业仅用一年时间就从不足5家发展到近30家，形成了产业集群； 福建厦门利用政府财政资金帮助机器人企业发展； 广东深圳实施“2014年度机器人、可穿戴设备及智能装备产业发展专项资金第一批产业链关键环节提升计划、企业技术装备和管理提升计划”，政府使用无偿资金支持企业项目。
埃夫特副总经理曾辉告诉记者，公司目前拥有25款机器人，其中10款正在研发中。 在3C、家电、五金、数控机床、纺织、食品包装、娱乐等行业，公司也与300多家企业合作。
“2014年，仅中国工业机器人销量就达5.7万台，占全球销量的四分之一，中国机器人消费市场和需求量目前全球第一。” 中国电子学会秘书长、2015世界机器人大会秘书长徐小兰表示。
据国际机器人联合会统计，2014年全球工业机器人销量增长27%，销量增长54%的中国已成为全球最大的机器人市场。 爆炸式增长的机器人市场。
沉阳新松机器人自动化有限公司中央研究院院长许放表示，“中国制造2025”为我国机器人产业“大国强盛”提供了非常好的历史机遇。 机器人与互联网技术的融合，可以催生新的制造模式，给制造业带来颠覆性的变化。 不过，许放等人也指出，当前我国机器人产业发展仍面临三大瓶颈。
首先，技术和成本是相互制约的。 目前，我国机器人产业虽然已经形成了涵盖硬件和软件的全产业链，但部分关键零部件仍依赖进口。 四大关键技术是计算、视觉、语音和驱动。 目前国内只有语音领域不逊色于国际先进水平。 其他方面仍有差距。
国产化程度低导致国产服务机器人价格居高不下，尤其是如果核心零部件进口平台的采购成本不下降，国产最终产品的价格肯定不会下降，导致国内服务机器人缺乏竞争力。产品。 “有的技术可以，但实施成本太高；有的方案成本低，但技术不行。” 机器人产业专家、中国科学技术大学教授陈小平表示，当前技术与成本的相互制约已经成为机器人产业发展的制约因素。 最大的瓶颈。
二是缺乏工业化检测，制约了机器人产业的规模化生产。 “比如，在让机器人拿起杯子之前，如果它能拿起就认为是成功的，这是一种定性测试。” 陈小平说，“但要实现量产，除了定性检测IBMS瓶颈，还必须引入定量产业化和标准化检测。”比如机器人下线后，机器可以自动准确地测试其性能，实现量产。成为可能。 然而，目前的检测技术和标准在国内尚属空白。
三是多数企业资本运作不够完善。 中国科学技术大学工程科学学院精密机械与精密仪器系副教授董二宝团队与合肥雄鹰自动化工程技术有限公司开展产学研联合转化，目前，两款机器人产品已经开发出样机。 “资金支持主要由企业承担，企业本身还在生产，现金流有限，没有资本介入，人力物力跟不上，推进速度太慢了！” 董二宝无奈的说道。
沉阳新松机器人自动化股份有限公司总裁、中国机器人产业联盟理事长屈稻葵也指出，当前国内机器人产业整体在资金链运作上的“短板”凸显. “大部分企业在资本市场上几乎没有融资能力，方式也不够灵活，更多依赖原有资源的整合，资本运作的借贷非常有限。” 他说。
为此，业内人士和专家提出，首先要从国家战略着手，建立社会协同创新平台，支持机器人产业发展。
“创新是推动中国机器人产业发展的关键，需要全面的生态系统合作来支撑市场的持续增长。” 英特尔机器人创新中心总经理倪建安说。
广州数控有限公司总经理助理李伯冀也提出，要尽快整合各地现有的机器人产业研究所、联盟、创新平台，打造社会协同创新平台。成立，推动他们解决市场最需要的共性技术问题，包括人才、资金、实验资源的匹配等，服务于整个行业和企业，让他们少走弯路，节省时间。
业内人士普遍呼吁在软技术标准上有所突破。 李伯冀等表示，政府和行业主管部门要加快技术标准、质量标准、安全标准和后期应用标准的研究，让机器人产业发展更加统一、更加健康。
容器监控是为在容器平台上运行的基于微服务的应用程序收集指标的过程。 容器旨在快速启动和关闭代码，因此了解何时出现问题至关重要，因为停机代价高昂并且会损害客户信任。
容器是任何云原生架构的重要组成部分，这使得拥有能够有效监控和监督容器运行状况并优化资源以确保基础设施高可用性的软件变得至关重要。
让我们来看看容器监控的组成部分，如何选择合适的软件和当前产品。
容器的优点和局限性
容器为 IT 团队提供了更敏捷、可扩展、可移植和有弹性的基础设施。 容器监控工具是必要的，因为它们允许工程师更主动地解决问题、获得详细的可视化、访问性能指标和跟踪变化。 由于工程师近乎实时地获得所有这些数据，因此有可能减少平均修复时间 (MTTR)。
工程师必须意识到容器的局限性：复杂性和不断变化的性能基线。 虽然容器可以快速启动，但它们会增加基础设施的蔓延，这意味着更复杂的环境。 随着容器化基础设施的不断变化，也很难定义基线性能。
容器监控必须特别适合该技术。 为虚拟化环境设计的传统监控平台不足，并且不能很好地适应容器环境。 云原生架构不依赖于虚拟化基础设施等专用硬件，这会改变监控要求和流程。
容器监控的工作原理
容器监控平台使用日志、跟踪、通知和分析来收集数据。
容器监控数据如何帮助用户？ 它允许用户：
- 知道什么时候出了问题
- 快速分类问题
- 了解事件以防止将来发生
软件通过这些方法获取内存使用率、CPU使用率、CPU限制、内存限制等数据。
分布式追踪是容器监控的重要组成部分。 跟踪可帮助工程师了解容器化应用程序的性能和行为。 它还提供了一种方法来识别瓶颈和延迟问题、更改如何影响整个系统，以及哪些修复在特定情况下最有效。 当应用程序调用另一个系统时，它可以非常有效地洞察应用程序通过一组微服务所采用的路径。
更全面的容器监控产品覆盖所有栈层。 他们还可以生成基于文本的错误数据，例如“容器重新启动”或“无法连接到数据库”，以更快地解决事件。 详细的容器监控意味着用户可以了解哪些类型的事件正在影响容器性能以及共享计算资源如何互连。
如何监控容器健康？
容器监控需要整个技术堆栈中的多个层来收集有关容器和任何支持基础设施的指标，就像应用程序监控一样。 工程师应该确保他们可以使用容器监控软件来跟踪集群管理器、集群节点、守护进程、容器和原始微服务，以全面了解容器的健康状况。
为了有效监控，工程师必须在容器中运行的微服务之间建立连接。 工程师可以实现服务网格来管理微服务之间的通信，而不是为多个独立服务使用服务到服务通信。 这样做允许用户标准化微服务之间的通信，控制流量，简化分布式架构，并获得对端到端通信的可见性。
如何选择容器监控工具
在容器监控软件的选择过程中，重要的是要确定哪些功能是必不可少的，哪些是好的，哪些是不必要的。 工具通常包括以下功能：
- 警报：在事件发生时向用户提供有关事件信息的通知。
- 异常检测：允许用户让系统持续监控活动并将其与编程的基线模式进行比较的功能。
- 架构可视化：支持容器生态系统的服务、集成和基础设施的图形描述。
- 自动化：一种无需人工干预即可实施更改以缓解容器问题的服务。
- API 监控：跟踪与容器化环境的连接以识别异常、流量和用户访问的功能。
- 配置监控：一种允许用户监督规则集、执行策略和记录环境变化的功能。
- 仪表板和可视化：能够直观地显示容器数据，以便用户可以快速查看系统的运行情况。
除了特定的特性和功能外，还可以询问有关软件的用户体验问题：
- 用户在代码中添加指令插入有多快和容易？
- 警报、警惕和自动化的过程是什么？
- 用户能否查看每个组件和层以隔离故障源？
-- 用户能否查看业务和技术组织的整个应用程序性能？
- 是否可以主动和被动地关联事件和日志以发现异常？
- 软件是否可以对任意一组采集到的指标进行分析、显示和报警？
当系统达到特定的资源使用阈值时，合适的容器监控软件应该能让工程师轻松创建警报并自动执行操作。
在容器管理和监控方面，有大量的开源和开源管理产品，如 、 、 、 和 。
监控容器的方法
其产品专为云原生而设计和构建，可帮助工程团队大规模收集容器数据。 该平台可以监控集群的所有标准数据摄取，例如pod和节点，以及.的标准摄取协议。
容器监控软件会产生大量数据。 当与云原生环境指标相结合时，这会产生超过基础设施增长速度的数据过载。 这需要工具来帮助优化哪些数据是有用的，以便将其提供给最需要它的人，并最终将其显示在正确的仪表板上。
控制平面可以帮助用户微调容器指标和跟踪系统摄取。 此外楼宇自控系统监控软件，通过使用，用户可以重新控制使用哪个容器的可观察性数据。 更重要的是，可以指示何时未使用数据。 用户在使用控制平面摄取后决定哪些数据是重要的，因此组织可以避免整个容器和服务基础设施的过多成本。
