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# EqpALG
设备检测主程序
## 设计思想
通过数学方式和固定规则,对数据进行整理和规约,最后根据习得的数据对新数据进行判断
## 模块信息
主模块分为以下几个模块
1. eqpalg 程序的入口
2. eqpalg_ICEI 程序的交互
3. gb_logger 进行全局log的logger可以在主线程和子线程内都打印信息
4. algorithm_manager 算法管理器,实际上程序的执行入口,控制和创建进程、分配指定的任务到目标进程
5. algs 具体的算法实现,这一部分的实现,包含了检测开始条件和结束条件等
6. distribution 分布系统,负责对数据数据进行分布分析,得到具体的分布类型和参数,并做存储
7. regression 回归系统,同上
8. stat_tools 统计模块,包含了对于分布、回归等模型的调用
9. table_struct 数据库表结构(自定义)
10. threads 三个子模块进程,包含在线模块(mon)、单次执行模块(task)、定时执行模块(cron)
11. 在线模块包含模型的在线报警
12. 单次执行模块负责执行设定在某个时间段中的数据
13. 定时任务模块负责定时向带有取样的算法更新数据,以及劣化趋势分析
## 程序结构设计思想
1. 上层逻辑需要高度抽象,具体实际实现由下层代码实现
2. 不同进程公用算法的基本过程,由模板元编程控制对应的程序编译过程
3. 新的算法尽量包含或继承现有算法,减少代码量
4. 如果一个新算法没有和其它算法具有公共过程就直接继承AlgBase
## 代码规范
1. 程序代码规范参考谷歌C++代码规范但是函数命名使用了C的方式之后可以统一为驼峰式
2. 新的代码优先考虑OOP和FP的组合尽量不要出现大段面向过程代码
3. 可复用的逻辑必须独立为函数或类,供其它部分调用
4. 不同功能的部分,需要在主目录下新建不同的文件夹,作为不同的子文件夹
5. 算法内部逻辑设计时,优先考虑使用状态机检验正确性
6. 对于有限的泛化模板逻辑最好在生成对应的cpp文件并将其实现写出以加速编译
7. 对于异常处理,目前使用嵌套异常,来生成异常的产生堆栈,建议以后继续这种写法
8. 对于多线程,优先考虑线程安全性,而不是性能
9. 对于可以预测的数据异常,必须做相应的处理
## 目前的问题
### 等待解决
1. 表达式-取样算法中,阈值设置问题(数学问题)
2. 算法分布类型判断不准确问题(数学问题)【正在处理中】
3. 较为严重的第一类错误和第二类错误问题(数学问题)
4. 程序运行时间逻辑可能在启动时有误的问题(程序问题)【正在处理中】
5. 偶发性ihyperDB查询失败的问题程序问题
6. 程序长时间运行可能出现无法恢复的异常(程序问题)【正在处理中】
7. 部分不重要算法暂时未迁移,在.do_not_use/alg_to_transfer下程序问题
8. 部分程序模型对应有误(主要问题)
9. 部分数据源有误(数据源问题)
10. ihyperDB自身出错导致的异常数据源问题
### 可以解决,但是由于不方便,暂时没有解决的问题
1. 系统的时间和用户时间不同步,导致报警时间无法对应的问题——同步所有系统和用户的时间
2. 系统的共享内存数据存储在~/glbarea下如果删除了该目录下的文件会导致所有共享内存操作出现异常包括但不仅限于
1. 机组号前缀(CMemVar::Const()->UnitNo)无法取得导致zhd数据缺少前缀全部插入错误联系邹大师说明问题
2. 机组号前缀(CMemVar::Const()->UnitNo)无法取得导致程序内TAG点数据查询全部错误程序内通过config写死迁移再更改
3. 程序的内存缓存数据获取会出现异常删除1分钟之后再启动本程序
3. 极其偶发的共享内存的数据异常,这个可能是由于多线程引起的 (校验数据值,确定在正常范围内再使用)
4. IHDB时间异常【已经解决但是是通过本地计算queried_time时间解决的最终导致时间可能和实际时间不一致具体代码在mix_cc/ihyper_db下面】
5. 部分模型错误已经指出(没时间更改)
## Todo
1. 修正已知的无效模型
2. 增加新的有效模型
3. 增加每周的周报(设备劣化)【正在处理中】
4. 新的机组数据增加
5. 后续的项目迁移
## 编译环境
1. 编译器需要gcc10以上不要使用clang和libc++因为iPlature不支持
2. cmake建议3.20以上
3. dlib 默认最新稳定版即可
4. boost 1.75以上
5. eigen3
6. 建议使用vcpkg用作包管理
## 项目未来展望问题
1. 任务种类和数量太多,人员太少,建议每日逐个完成,并且不要加班,如果后续有新人加入,为不同类型的新人分配不同任务
2. 项目缺乏数学思想指导和报警数据集,建议在这两点上面做文章
3. 多写单元测试
4. 如果后续有足够人手,一定要把程序编写和模型编写实现的人手分开