Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Варианты использования Azure Diagnostics и ELMAH?

Я использовал ELMAH в автономных (не Azure) проектах. Для проектов, связанных с Azure, я наткнулся на библиотеку Windows Azure Diagnostics (WAD).

На первый взгляд кажется, что они делают одно и то же (при этом диагностика Azure также выполняет более низкоуровневые задачи), поэтому я хотел спросить, подходит ли с технической точки зрения один из них больше для определенного типа рабочей нагрузки/дизайна, чем другой? Или они довольно похожи в вариантах использования, и это просто ваниль против шоколада (т.е. личное предпочтение)?


Ответы:


1

Я не думаю об этих двух вещах как о заменителях. Диагностический агент, установленный на машине, просто облегчает перемещение трассировок, счетчиков и другой информации в хранилище. ELMAH больше похож на фреймворк для ведения журналов. Если бы вы настроили ELMAH для ведения журнала в Trace, он фактически работал бы совместно с AzureDiagnosticsTraceListener, и сообщения, выводимые через ELMAH, были бы переданы в хранилище (при условии, что вы настроили агент диагностики для этого).

19.10.2012
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..