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实时监控系统设计

1、监控设计为两个部分一部分为监控客户端部分,应用调用jar包或其他形式实现对单机节点的监控、 通过上报汇总的形式实现对大规模集群实现,非实时监控一般晚于1到5分钟的状况可以监控到。 监控客户端可以实现为jar包,供需监控系统调用,实时写日志到文件系统比如每分钟生成一个日志 文件,监控jar包每个几十秒启动一次,扫描非当前系统正在写的日志文件(重写log4j类来实现)避免 同时读写一个文件产生异常情况 ,按行读取异步通过消息队列或发送实时收集接口到日志中心,删除处理 完成日志。       监控为实现数据不丢失用于实时计算和离线计算,可以通过nginx代理形式,实现上边写文件形式来 保证一份数据是稳定的非常全的数据。       3、实时监控系统,大众点评开源cat系统。      4、数据传输如特别在意时效性,可将传输协议用udp,同事阿力提出的想法,很赞。        未完待续...

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    Nmon实时监控并生成HTML监控报告

    之前的文章介绍了服务端监控工具:Nmon使用方法,最近在github找到了一个nmon自动监控并生成HTML格式报告的工具:easyNmon,使用体验蛮不错的,这里介绍下它的安装及使用方法。 一、关于easyNmon说明 说明:为了方便多场景批量监控,作者用golang写了个监控程序,可以通过web页面启动和停止nmon服务, 适配Loadrunner和jmeter进行性能测试,可以做到批量执行场景并生成监控报告 接下来,就是启动压测脚本,进行压测并查看服务器监控报告。 四、HTML格式监控报告 PS:压测脚本结束后,默认生成监控报告,手动停止测试脚本,也会自动生成监控报告,可以通过访问web页面的报告页面查看,如下图: 1、grafana测试结果 ? 2、easyNmon监控报告 ?

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    实时监控:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现系统和应用级实时监控

    本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现,通过实时采集并分析云服务器(CVM)及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据,以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息, 1 解决方案描述 1.1 概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Prometheus 等,通过 Filebeat 实时采集系统和应用监控数据 实时监控场景.png 1.2 方案架构 [架构图] 2 前置准备 在使用前,请确保已购买并创建相应的大数据组件。 展现出来的flink任务监控效果如下,用户也可以点击【Edit】设置不同Panel来优化展现效果。 [实时监控效果图] 告警配置 1. 新建告警。 [编辑Dashboard] 展现效果如下: 总数据量写入实时监控:对写入数据源的总数据量进行监控; 数据来源实时监控:对来源于某个特定log的数据写入量进行监控; 字段平均值监控:对某个字段的平均值进行监控

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    实时监控:基于流计算 Oceanus ( Flink ) 实现系统和应用级实时监控

    ---- 作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现,通过实时采集并分析云服务器(CVM)及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据 ,以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息,高效地保障系统稳健运行。 一、解决方案描述 (一)概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Prometheus 等,通过 Filebeat 实时采集系统和应用监控数据 流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 3、展现效果如下: 总数据量写入实时监控:对写入数据源的总数据量进行监控;  数据来源实时监控:对来源于某个特定 log 的数据写入量进行监控;  字段平均值监控:对某个字段的平均值进行监控;  num

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    实时监控:基于流计算 Oceanus ( Flink ) 实现系统和应用级实时监控

    ---- 作者:吴云涛,腾讯 CSIG 高级工程师 本文描述了如何使用腾讯云大数据组件来完成实时监控系统的设计和实现,通过实时采集并分析云服务器(CVM)及其 App 应用的 CPU和内存等资源消耗数据 ,以短信、电话、微信消息等方式实时反馈监控告警信息,高效地保障系统稳健运行。 一、解决方案描述 (一)概述 本方案结合腾讯云 CKafka、流计算 Oceanus (Flink)、 Elasticsearch、Prometheus 等,通过 Filebeat 实时采集系统和应用监控数据 流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 3、展现效果如下: 总数据量写入实时监控:对写入数据源的总数据量进行监控;  数据来源实时监控:对来源于某个特定 log 的数据写入量进行监控;  字段平均值监控:对某个字段的平均值进行监控;  num

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    SpringBoot+WebSocket实时监控异常

    最近做了一个需求,消防的设备巡检,如果巡检发现异常,通过手机端提交,后台的实时监控页面实时获取到该设备的信息及位置,然后安排员工去处理。 DOCTYPE html> <html>     <head>         <meta charset="utf-8" />         <title>实时监控</title>     </head 因为是模拟数据,所以全部显示正常,没有异常提交时的页面呈现 3、接下来,我们用接口测试工具Postman提交一个异常 注意id为3的这个数据的状态变化 我们可以看到,id为3的王五状态已经变成异常的了,实时通讯成功 参考: https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/API/WebSocket 最后 工作中有这方面关于实时监控的需求,可以参考一下哦。

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    Apache Eagle:实时安全监控方案

    Eagle是eBay开源的一个分布式实时安全监控方案。通过离线训练模型集合实时流引擎监控,能立即监测出对敏感数据的访问或恶意的操作,并立即采取应对的措施。下图是Eagle的架构。 ? Eagle的数据行为监控方案可用于如下几类典型场景: 监控Hadoop中的数据访问流量 检测非法入侵和违反安全规则的行为 检测并防止敏感数据丢失和访问 实现基于策略的实时检测和预警 实现基于用户行为模式的异常数据行为检测 Eagle特点 高实时: 我们充分理解安全监控中高度实时和快速反应的重要性,因此设计Eagle之初,我们竭尽可能地确保能在亚秒级别时间内产生告警,一旦综合多种因素确订为危险操作,立即采取措施阻止非法行为 实时流聚合引擎:提供简单易用的实时流聚合规则定义语法,元数据驱动,动态部署,实现线性扩展的实时监控数据流聚合。 可定制化监控报表:提供类Notebook的交互式实时可视化分析,也支持进一步选取部分图标,并定义布局保存为dashboard以供分享或者持续监控

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    Flask 实现远程日志实时监控

    去除业务相关逻辑 示例代码仓库在 https://github.com/frostming/flask-webconsole-example 前言 在自动化运维系统中,常常需要监控日志,这些日志是不断更新的 本文提供了一种实时日志监控的 Python 实现。主要实现以下功能: 抓取远程机器的终端输出到服务器上。 将服务器的日志更新实时显示到客户端网页上。 文中示例基于 Python 以及 Flask。 主要依赖: Flask Redis 及其 Python 客户端 paramiko 分析 总体来说要完成实时监控日志的功能需要分为两个方面: 实时读取远程输出 将输出实时显示到页面上 获取远程输出 那么下面要解决的问题是如何从远程机器上获取终端输出并添加到日志队列中 日志实时更新 下面我们需要实现一种网页显示,当用户访问时,显示当前日志,若日志有更新,只要网页还打开,无需刷新,日志就是实时更新到网页上。 AJAX 就是客户端自动定时发请求,定时间隔事先指定,不是真正的实时。 SSE 其实是一种长连接,只能实现服务器向客户端主动发送消息。

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    如何用 Python实时监控文件?

    在业务稳定性要求比较高的情况下,运维为能及时发现问题,有时需要对应用程序的日志进行实时分析,当符合某个条件时就立刻报警,而不是被动等待出问题后去解决,比如要监控nginx的$request_time和$ upstream_response_time时间,分析出最耗时的请求,然后去改进代码,这时就要对日志进行实时分析了,发现时间长的语句就要报警出来,提醒开发人员要关注,当然这是其中一个应用场景,通过这种监控方式还可以应用到任何需要判断或分析文件的地方 ,所以今天我们就来看看如何用python实现实时监控文件,我给三个方法实例: 第一种: 这个是最简单的和容易理解的,因为大家都知道linux下有tail命令,所以你可以直接用Popen()函数去调用这个命令来执行获取输出

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    如何监控实时语音的质量

    5 月 13 日,声网Agora 音频算法工程师赵晓涵将在「Agora Talk 直播课」中介绍声网实时语音质量监控系统的进展,并和大家交流一下未来演化的方向。现在扫码就可以报名参与交流。 ? 议题:实时语音质量监控系统的过去、现在和未来 ?直播时间:5月13日(周四) 晚 8:00 ??‍? 主讲人:赵晓涵 声网Agora 音频算法工程师 赵晓涵,毕业于北京理工大学信息工程/通信工程专业,加入声网后先后开发过SOLOX系列编解码器和一些基于深度学习的语音信号处理项目,目前主要负责实时语音质量监控系统的算法研究和开发 演讲内容简介: 随着QoE评价体系的发展,RTE行业内越来越希望能够有一套实时反映用户主观体验的评估系统,声网从去年开始了音频部分的实时质量评估方法的研究,并逐渐摸索出了整个音频链路上各个环节的异常监控方法论 ,本次Agora Talk旨在介绍一下声网实时语音质量监控系统的进展,并和大家交流一下未来演化的方向。

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