博客
关于我
OMC日志上传方法
阅读量:322 次
发布时间:2019-03-03

本文共 391 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

Oracle日志上传至OMC指南

要将Oracle相关日志上传至OMC平台,需按照以下步骤操作:

  • 登录OMC平台,导航至“平台服务”选项,点击“管理云”

  • 进入OMC实例页面,点击目标OMC实例名称

  • 在日志分析模块中选择“日志管理”功能

  • 点击“上载”按钮进入日志上传界面

  • 输入自定义上载名称后,选择需要上传的日志文件

  • 观察上载进度,状态为“成功1,正在上传0,失败0”时表示完成

  • 完成上传后,点击“下一步”进行关联日志源设置

  • 选择适当的日志源(如Oracle日志源),完成后再次点击“下一步”

  • 最后点击“上载”按钮提交日志

  • 注意事项:

    • 如需上传trace日志、监听日志或集群日志,只需在关联日志源时选择对应类型即可
    • 支持多种数据库日志类型上传,具体可参考以下清单:

    支持日志类型:

    • Oracle数据库日志
    • MySQL数据库日志

    以上操作即可完成Oracle日志的成功上传至OMC平台。

    转载地址:http://mplm.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>