本文主要阐述监控系统的发展历程、监控系统的原理,以及监控系统的项目实践,目的是让大家全面了解监控系统。
吴兆松 资深系统工程师,Zabbix监控系统“红宝书”作者,熟悉IT运维领域,对服务器运维、应用运维以及运维(DevOps)平台的构思、设计、开发等都具有十分丰富的经验,尤其擅长IT监控系统的运维和开发,是国内最早一批使用和研究Zabbix的用户,为几十个大型企业构建过Zabbix监控平台体系。从业经历相当丰富,对运维、编程、产品都有深入的实践,被业内人士戏称为“监控专家”。
视频监控系统是现代社会中不可或缺的一部分,广泛应用于各个领域,如安全监控、交通监控、工业生产监控等。为了满足不同领域的需求,视频监控系统需要具备多种技术。
从容器技术的推广以及 Kubernetes成为容器调度管理领域的事实标准开始,云原生的理念和技术架构体系逐渐在生产环境中得到了越来越广泛的应用实践。在云原生的体系下,面对高度的弹性、动态的应用生命周期管理以及微服务化等特点,传统的监控体系已经难以应对和支撑,因此新一代云原生监控体系应运而生。
很多大数据系统每天都会收集数PB的数据。这类系统通常主要用于查询给定时间范围内的原始数据记录,并使用了多个数据过滤器。但是,要发现或识别存在于这些大型数据集中的唯一属性可能很困难。
指标、日志和链路跟踪是端到端可观察性的核心支柱。尽管对于获得云原生架构的完整可见性至关重要,但端到端的可观察性对于许多 DevOps 和 SRE 团队来说仍然遥不可及。这是由于多种原因造成的,所有这些原因都以工具为共同点。由于超大规模云提供商和容器化微服务的使用不断增加,日志管理市场必须解决这一工具难题,才能实现其预计的从2020 年的 19 亿美元到 2026 年的 41 亿美元的扩张。
可观测性(Observability)是指系统可以由其外部输出推断其其内部状态的程度。系统的可观察性和可控制性是数学上对偶的概念。
我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术。
美团外卖是一款在线外卖订购平台,为用户提供便捷、快速、多样化的外卖服务。其系统架构设计是非常重要的,本文将从以下几个方面进行阐述。
在大型分布式微服务场景下,各个服务版本快速迭代,各类业务规模不断膨胀,同时监控的场景也在不断的发生变化,线上故障随时可能发生,各个平台错综复杂,如何保证线上服务稳定运行,同时提升运维效率,降低运维成本成了监控平台的挑战。 一、什么是监控
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:www.cnblogs.com/xiaoyuxixi/p/12235979.html 新公司要上监控,面试提到了 Prometheus 是公司需要的监控解决方案,我当然是选择跟风了。 之前主要做的是 Zabbix,既然公司需要 Prometheus,那没办法,只能好好对比一番,了解下,毕竟技多不压身。 但稍稍深入一点,我就体会到了 Prometheus 的优点,总结一下这两种监控方式。 两种监控工具的历史简介 Prometheus Kubernetes 自从
这3个监控组合都非常不错,那在实际生产过程中,对一家中等规模的微服务业务应用,该如何选型呢? 如果企业采用spring + k8s技术栈,EFK + Prometheus + SkyWalking就是我推荐的监控三套件,这三个分别是日志、metrics和调用链监控的利器,社区生态好。
TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端,完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005),可外接串口工业智能控制屏做数据显示和设置(用户自配智能串口屏幕),可对阀门、闸门、报警器等设备进行控制、可精准采集各种污染治理设备工作状态。支持定制第三方上位机通信协议。支持市电和太阳能供电。适用于环境和污染源在线监测设备监测数据的采集、存储和传输。
随着应用规模的不断扩大,单一 Redis 实例往往难以满足海量数据存储和高并发访问的需求。Redis 分区技术应运而生,通过将数据分布在多个 Redis 实例上,实现了数据的水平扩展,从而提高了系统的可扩展性和性能。本文将深入探讨 Redis 分区的原理、策略以及实现方法,通过具体案例展示如何在实际场景中应用分区技术,以达到优化数据存储和查询的目的。
视频监控系统涉及到大量的视频数据,需要对这些数据进行存储,以备日后查看或备份。视频监控的存储需求需要根据场所的实际情况进行选择,以保证监控数据的有效存储和日后的调阅、回溯。
OpenTSDB是一个分布式、可伸缩的时序数据库,支持高达每秒百万级的写入能力,支持毫秒级精度的数据存储,不需要降精度也可以永久保存数据。其优越的写性能和存储能力,得益于其底层依赖的HBase,HBase采用LSM树结构存储引擎加上分布式的架构,提供了优越的写入能力,底层依赖的完全水平扩展的HDFS提供了优越的存储能力。
在大规模网络爬虫系统中,合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署,帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB、时序分析监控工具Grafana及Agentless自动化工具Ansible构成:Ansible负责不间断抓取服务器硬件指标数据,并将数据存储在数据库InfluxDB中;时序分析监控工具Grafana负责从InfluxDB中读取并展示指标数据,设定阈值,配置预警。
数据如何采集?是服务端主动到监控节点拉取信息?还是客户端主动上报相关的信息,从而划分为两种类型,一种是有专门的客户端,一种是使用主机自带的协议,例如snmp协议。在进行网络设备的监控的时候,好像只能用snmp协议了,因为。。。不能安装客户端,容器中可以使用cadvisor或者使用prometheus的各种exporters。专用的客户端。
前言 随着Devops、云计算、微服务、容器等理念的逐步落地和大力发展,机器越来越多,应用越来越多,服务越来越微,应用运行基础环境越来多样化,容器、虚拟机、物理机不一而足。面对动辄几百上千个虚拟机、容器,数十种要监控的对象,现有的监控系统还能否支撑的住?来自于容器、虚拟机、物理机、网络设备、中间件的指标数据如何采用同一套方案快速、完整的收集和分析告警?怎样的架构、技术方案才更适合如此庞大繁杂的监控需求呢? 上篇文章《建设DevOps统一运维监控平台,先从日志监控说起》主要从日志监控的方面进行了分享,本篇文章
2015年初,我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台,在此之前我们使用的是Amazon EC2。
2015年初,我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台,在此之前我们使用的是Amazon EC2。 尽管AWS-based steup我们一直用得很好,但使用自定义脚本和工具自动化部署的设置,对于运维以外的团队来说不是很友好,特别是一些小团队——没有足够的资源来了解这些脚本和工具的细节。这其中的主要问题在于没有“部署单元(unit-of-deployment)”,该问题直接导致了开发与运维之间工作的断层,而容器化趋势看上去是一个不错的方案。 如果你还没有做好将Docker和Kubernetes落地
常见的有 cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等。 cacti、smokeping偏向于基础监控,成图非常漂亮。 cacti、nagios、zabbix服务端监控中心,需要php环境支持,其中zabbix和cacti都需要mysql作为数据存储,这几款监控软件均有web操作界面。 nagios不用存储历史数据,注重服务或者监控项的状态。 zabbix优势: zabbix会获取服务或者监控项目的数据,会把数据记录到数据库里,从而可以成图,可以增加配置节点,增加具
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
行业专家表示,公有云中工作流程的增加可能会增加更多的安全漏洞。企业在其公有云环境中正在经历数据爆炸式增长,这将导致扩展的数据攻击面,可能导致数据违规或合规性失败的情况。公有云的性质使得创建新的数据存储很容易,但安全团队很难监控该数据存储的内容,因此,企业必须改变他们对数据安全的看法。人们越来越意识到存在的风险,并朝着更好地治理和监控数据资产的方向发展。数据安全态势管理、云数据丢失预防、数据检测和响应的功能可以帮助企业应对挑战。
算法与程序设计在监控软件中扮演着关键的角色。监控软件通过使用各种算法和程序设计技术来实现数据收集、处理和分析,以监测和管理系统、网络或设备的状态和行为。
TSINGSEE青犀智能监控系统是通过摄像头采集视频数据,经过压缩技术处理后传输至服务器,再由服务器进行存储和管理并汇聚到EasyCVR视频融合平台之中,进行统一的分发处理。采用先进的视频压缩技术,确保视频质量,与高效的数据传输技术,确保数据传输速度,同时使用云平台数据存储技术,确保数据存储的安全性和稳定性。
influxdb是一款开源的时序数据库,可以用作监控系统的数据存储或用来存储基于时序进行分析的业务系统的数据存储。
数据结构与算法教程在监控软件中具有广泛的优势和应用场景。这些教程提供了开发人员所需的基础知识和技术,帮助他们更好地设计、开发和优化监控软件。
Hadoop数据存储计算平台,运用Apache Hadoop关键技术对其进行产品研发,Hadoop是一个开发设计和运作解决规模性数据的软件系统,是Apache的一个用java代码语言构建开源软件框架结构,构建在大批量计算机组成的服务器集群中对结构化/非结构化数据对其进行分布式计算。hadoop框架结构中最关键设计构思就是:HDFS (海量信息的数据存储)、MapReduce(数据的计算方法)。
监控系统是运维工作中不可或缺的一部分,它可以帮助我们监控系统的健康状况、运行状态和性能指标等,及时发现和解决问题,确保系统的可靠性和稳定性。SRE对监控系统最基本的需求就是:监控是SRE的第三只眼,使得可以在系统出问题时我们能及时感知到。
迅为2K1000开发析采用龙芯2K1000处理器是一款高性能处理器,适用于智能电力安全监控系统。以下是基于迅为2K1000核心板的智能电力安全监控解决方案的介绍:
了解旭帆科技的朋友都知道,旭帆科技一直都乐于和大家分享各类场景的视频解决方案,今天小编就基于智能音视频技术的城市重要场馆智能监控系统设计和大家探讨一下。
58同城作为中国最大的生活服务平台,涵盖了房产、招聘、二手、二手车、黄页等核心业务。58同城发展之初,大规模使用关系型数据库(SQL Server、MySQL等),随着业务扩展速度增加,数据量和并发量演变的越来越有挑战,此阶段58的数据存储架构也需要相应的调整以更好的满足业务快速发展的需求。MongoDB经过几个版本的迭代,到2.0.0以后,变的越来越稳定,它具备的高性能、高扩展性、Auto-Sharding、Free-Schema、类SQL的丰富查询和索引等特性,非常诱惑,同时58同城在一些典型业务场景下
在当今数字化时代,数据量不断增长,对于存储系统提出了更高的要求。传统的存储方式已经难以满足大规模数据的存储和管理需求,因此,对象存储(Object Storage)应运而生。对象存储是一种面向海量数据的存储架构,以其高扩展性、弹性存储、高性能和简单管理等特点,成为了云计算、大数据分析和企业数据管理中的重要组成部分。
大家好,今天我想和大家分享一个云计算领域的重要话题——腾讯云产品EdgeOne。随着全球数字化转型的加速,云计算已成为企业与个人的必备工具,而腾讯云作为全球领先的云计算服务提供商,其核心产品EdgeOne拥有独特的功能和优势。在这篇文章中,我们将深入探讨EdgeOne的各项功能、优势以及如何更好地应用它来解决实际问题。
从这张大数据的整体架构图上看来,大数据的核心层应该是:数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层,可能叫法有所不同,本质上的角色都大同小异。
一、监控基础 1、监控处理过程 采样---->存储----->报警---->展示 (1)、采样 采样的监控数据采集方法:ssh/telnet、SNMP、Protocol v3、IPMI(智能平台管理接口)、TLS。 (2)、数据存储 数据类型:历史数据(nvps)、趋势数据。 数据存储系统:rrd(轮询数据库); SQL(关系型数据库,MySQL/PostgreSQL); NoSQL(反关系型数据库,Redis/MangoDB); 时间序列存储。 (3)、主机的四种监控接口:zbx、snmp、jmx、ipmi。 2、常用的开源监控工具 (1)、cacti:强大的【数据展示】功能。 cacti是基于php来编写的; 利用SNMP协议采集样本数据; 利用rrdtool进行数据存储; 报警机制有限。 (2)、nagios:强大的【报警机制】。 nagios不支持历史数据和趋势数据保存; 数据展示功能有限。 (3)、zabbix:集cacti、nagios优点。 强大的数据展示功能; 强大的报警机制; 支持历史数据和趋势数据的存储; 支持脚本实现故障的数据修复。 (4)、ganglia:用于集群监控。 ganglia用于集群监控时,可以实现多台主机的多种集合数据的集中展示。 二、zabbix -----------www.zabbix.com Zabbix功能特点 概述 Zabbix是一个高度集成的网络监控解决方案,一个简单的安装包中提供多样性的功能。 数据收集 可用性和性能检查 支持SNMP(包括主动轮训和被动获取),IPMI,JMX,VMware监控 自定义检查 按照自定义的间隔收集需要的数据 通过server/proxy+agents来执行 灵活的阀值定义 您可以非常灵活的定义问题阈值,称之为触发器,触发器从后端数据库获取参考值 高度可配置化的告警 可根据递增机制,接收方和媒介类型自定义发送告警通知 使用宏变量可以使告警通知更加高效有用 自动相应动作可包含远程命令 实时图表绘制 使用内置图表绘制功能可以将监控项的内容实时绘制成图表 Web监控功能 Zabbix可以追踪模拟鼠标在Web网站上的点击操作,来检查Web的功能和响应时间 丰富的可视化选项 支持创建自定义的图表,一个试图集中展现多个监控项 网络拓扑图 以仪表盘的样式自定义大屏展现和幻灯片轮询播放 报表 监控内容的高级(业务)视图 历史数据存储 数据库数据 可配置历史数据 内置数据管理机制(housekeeping) 配置简单 将被监控对象添加为主机 在数据库中获取主机进行监视 应用模板来监控设备 使用模板 在模板中分组检查 模板可以关联其他模板 网络发现 自动发现网络设备 监控代理自动注册 发现文件系统,网络接口和SNMP OID值 快捷的Web界面 PHP Web前端 可从任何地方访问 你可以定制自己的操作方式 审核日志 Zabbix API Zabbix API为Zabbix 提供了对外的可编程接口,用于批量操作,第三方软件集成和其他目的 权限管理系统 安全用户认证 特定用户可以限制访问特定的视图 功能强大,易于扩展的agent 部署在被监控对象上 支持Linux和Windows 二进制代码 为了性能和更少内存的占用,用C语言编写 便于移植 为复杂环境准备 使用Zabbix proxy代理服务器,使得远程监控更简单 结构 Zabbix由几个主要的软件组件构成,这些组件的功能如下。 Server Zabbix server 是agent程序报告系统可用性、系统完整性和统计数据的核心组件,是所有配置信息、统计信息和操作数据的核心存储器。 数据库存储 所有配置信息和Zabbix收集到的数据都被存储在数据库中。 Web界面 为了从任何地方和任何平台都可以轻松的访问Zabbix, 我们提供基于Web的Zabbix界面。该界面是Zabbix Server的一部分,通常(但不一定)跟Zabbix Server运行在同一台物理机器上。 如果使用SQLite,Zabbix Web界面必须要跟Zab
在这之前,我们相继卷完了:关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ 这些系列的知识体系。今天开始,我们将踏上另一个系列的学习之路:企业级监控平台。
Prometheus(由go语言开发)是一套开源的监控&报警&时间序列(按照时间排序)数据库的组合。适合监控docker 容器。因为kubernetes(俗称k8s)的流行带动了prometheus的发展。它可以监控主机,服务,容器
时序数据,是在一段时间内通过重复测量(measurement)而获得的观测值的集合;将这些观测值绘制于图形之上,它会有一个数据轴和一个时间轴;
公司要上监控,Prometheus 是最热门的监控解决方案,作为喜新厌旧的程序员,我当然是选择跟风了,但上级更倾向于 Zabbix,那没办法,只能好好对比一番,给出几个靠谱的理由了。
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Linux 服务器的监控是确保其运行正常和高效的关键。在这篇文章中,我们将介绍 30 个有趣的工具和服务,帮助您更好地监控和管理您的 Linux 服务器。这些工具和服务涵盖了各种不同的方面,包括系统性能监控、日志分析、网络流量分析和安全性等。下面就让我们来一一了解它们吧!
image.png 本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上分享「如何学习分布式系统?」,CSDN独家合作发布。 分布式系统在互联网公司中的应用已经非常普遍,开源软件层出不穷。hadoop生态系统,从hdfs到hbase,从mapreduce到spark,从storm到spark streaming, heron, flink等等,如何在开源的汪洋中不会迷失自己?本文将从基本概念、架构并结合自己学习工作中的感悟,阐述如何学习分布式系统。由于分布式系统理论体系非常庞大,知识面非常广博
Tip:主要是为了总结和归纳在日常工作中所遇到的知识点。学习至少一个技术技巧。在工作中遇到的问题,踩过的坑,学习的点滴知识。
根据用户特征,重新排序热度榜,之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分,为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
在传统的信息系统架构模式下,各个组织或各个部门根据各自的业务需求,在不同时期不同技术环境下建设出各自的信息系统。随着信息化建设的不断推进,业务活动呈现高频化、碎片化、场景化的特点。随之而来的是对系统的处理能力、容量、业务持续性、需求响应速度、运维响应速度的更高要求。
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