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linux ping监控报警

"+%Y%m%d %H:%M:%S"`--->$host服务器有丢包现象,丢包率为:$loss_ping" >>ping_err_log fi done mail -s "服务器ping报警

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linux磁盘报警怎么办

转载:运维研习社 如果我们的服务器配置了企业微信或者钉钉的报警,那么我们可能会收到如下的消息. 还有一种经常有人问的问题,就是,通过 df 查看到的磁盘 会发现,Used 和 Avail 加起来不够 Size,莫名被吃掉一部分 其实这是 Linux 文件系统的一种安全策略,它默认会为 root

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    linux使用QQ实现网络邮件报警功能

    提高服务的可靠性,而通过 smtp.qq.com 实现脚本邮件报警 一、设置并取得 smtp.qq.com 的 使用 授权密码 1.点击进入QQ邮箱 ? 2.进入邮箱点击设置 ? 3.点击帐号 ? 四、将邮件服务添加到脚本中 总结 以上所述是小编给大家介绍的linux使用QQ实现网络邮件报警功能,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。

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    报警系统QuickAlarm之报警规则解析

    前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载,接下来就是比较核心的一块了,如何将报警规则和报警执行器关联起来,即当发生报警时,应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0. 声明 在正式进入之前,有必要额外声明一下,因为目前的v1版本,没有开放报警规则的自定义,也就是说,目前只支持默认的报警规则,所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值,自动选择报警执行器的规则解析 报警规则 如果对于报警规则,依然不是很清晰的,可以阅读一下《报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载》 这里简单的进行说明,系统中默认的报警规则结构为: key为报警类型(即用户执行报警时,传进来的报警类型参数 ) value为具体报警规则 每个报警执行器拥有一个报警频率区间,通过报警频率映射到报警执行器的区间来选择对应的AlarmExecutor,这就是系统定义的报警规则 II. 报警规则解析 通过前面的报警规则的简单说明,基本上也可以捞出报警规则的解析原则了 每种报警类型,对应一个报警规则 每个报警规则中,可以有多个报警执行器 每个报警执行器都有一个对应的报警频率的阀值 根据阀值对所有的报警执行器排序

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    Grafana报警

    Send on all alerts:勾选后表示默认所有的报警都会通过这个通道发 Include image:勾选后表示在报警的时候同时截图发送,因为目前的报警通知不支持图片,所以这里不用勾选 Disable Resolve Message:勾选后表示当状态从报警中恢复到正常时,不再发送信息,即不告知恢复正常,这里不用勾选 Send reminders:勾选后表示除了状态刚变成报警中时会发报警消息 ,过后每隔一段时间,如果依然处于报警中的状态,那么还会发一次重复报警 Send reminder every:表示每隔多长时间发送重复报警,这里填默认30分钟 Url:正式服的报警服务器 Http Method:选择 POST 设置完成后点击send test可以去注册账号时使用的邮箱查看报警邮件 设置好通道并完成验证后,为图表设置报警 选择图表 点击图表名称的下拉菜单—edit 进入编辑菜单 选择铃铛图表—create alert 设置图表报警 这里报警阈值设置的是取CPU Load平均值 因为是实验,所以预警值是0.5方便测试报警 设置完成后,发现图表上出现了预警线

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    Zabbix配置微信报警和邮件报警

    配置操作 默认标题: {TRIGGER.STATUS}:{TRIGGER.NAME} 消息内容: 报警主机:{HOST.NAME} 报警IP:{HOST.IP} 报警时间:{EVENT.DATE}-{EVENT.TIME } 报警等级:{TRIGGER.SEVERITY} 报警信息:{TRIGGER.NAME}:{ITEM.VALUE} 事件ID:{EVENT.ID} ? 配置微信报警 注册企业微信 配置微信报警需要注册企业微信 https://work.weixin.qq.com/wework_admin/ 获取企业ID 点击‘我的企业’到最下面获取 ? 配置报警媒介 ? 测试微信报警 重启虚拟机测试,企业微信收到邮件 ?

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    报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展

    报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展 本篇主要是扩展默认的报警规则,使其能更加友好的支持同时选择多种报警方式 扩展遵循两个原则 不影响原有的配置文件格式 简化规则解析复杂度 I. ,那么上面的配置中, threshold中只定义了一个阀值参数显然是不合适的,主要问题在于 单一阀值,不允许不同报警方式存在交叉 两个报警方式的threshold值相等时,选中的具体是哪个不可预期 所以我们的目标是将上面的参数中 , * * 当报警计数 count >= min * - max 非null, count < max 则选择本报警方式; * count >= , 要求用户必须存在 alarmConfig.setUsers(basicAlarmConfig.getUsers()); // 报警上限, 如果用户没有填写,采用默认的(因为短信报警按条数要钱 其他 相关博文 报警系统QuickAlarm总纲 报警系统QuickAlarm之报警执行器的设计与实现 报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载 报警系统QuickAlarm之报警规则解析 报警系统

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    Zabbix 监控报警

    在这里可以设置邮件报警,同时右侧也给出了APP下载地址,下载后直接安装登陆即可。 接下来我们在设置一下微信报警 点击右上角的人头像—个人中心 点击绑定微信,使用微信扫描即可绑定。 好了到此我们的告警插件就设置好了,接下来要设置zabbix-server平台。 二、zabbix监控平台调用报警插件 案例: 监控平台调用onealter插件,实现报警 点击管理—报警媒介类型 可以看到我们安装好的onealter,我们点击后边的测试,看看是否能正常工作 如果测试失败 回到zabbix告警平台点击右上角 人头像—报警媒介—添加收件人 设置告警收件人,可以设置多个人。 ok,我们zabbix监控平台设置好了。 测试报警 之前设置过一个自定义监控,我们监控了登陆用户数量,我们通过同时登陆node1超过三个用户,验证报警

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    Grafana邮件报警

    一、概述 报警是Grafana的一项革命性功能,它让Grafana从一个数据可视化工具变成一个真正的任务监控工具。报警规则可以使用现有的图表控制面板设置,阈值可以通过拖拉右边的线控制,非常简单。 二、配置 Grafana版本必须是4.0+才支持报警功能,相关安装教程见:Linux下打造全方位立体监控系统 首先编辑配置文件 cd /etc/grafana/ cp grafana.ini grafana.ini.bak 添加邮件报警 ? 三、测试 点击测试 ? 出现以下提示,表示成功! ? 查看邮件 ?

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    Grafana 短信报警

    在Grafana添加短信报警方式 2. 在相关图表中应用短信报警 二、实际操作 添加报警方式 点击Alerting-->Notification channels ?  选择新建 ? 测试报警 点击上面的Send Test,确保能够收到短信! ? 图表添加报警 随便点击一个图表,点击edit ? 下面图片的意思表示 当每秒平均值达到10,就会触发报警。 在State history,会看到报警的历史信息 ? 注意:下一次触发,比如1秒后,它不会再次触发,防止 报警风暴产生! 只会发送一次! 上面只是演示了,单个图表的报警设置,如果需要设置所有图表都应用短信报警 需要勾选这个选项 ? 请确保其他图表的alert选项中,设置了报警策略。它才会报警,否则不会!

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    Grafana邮件报警

    上次文章我们简单的介绍了一下prometheus配合altermanager通过邮件进行报警,这里我们学习一下使用gafana进行报警,我们说altermanager是prometheus推送的方式进行报警的 ,其中altermanager的作用就是看报警信息如何发送的功能。 上边我们简单的说了一下gafana的邮件报警,这里我们配置一下如何让我们的监控面板来进行报错,首先我们要明白的是gafana导入的面板不能配置报警,也就是说我们要报警还必须手动的去创建面板,然后编写promSql 查询语句,然后设置报警的条件和报警的信息。 当然嗨哟啊选择使用邮件报警的配置。 最后还是收到了邮件,但是图没有显示处理哈。可能啥地方配置的不对。

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    报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载

    前面一篇是报警执行器的定义与加载已经完成,但与之对应的报警规则有是如何定义和加载的呢? 此外,既然命名为规则,那么就需要有对应的解析器,以根据报警规则和报警类型等相关输入条件,来选择对应的报警执行器,因此本文主要包括的内容就比较清晰了 报警规则的定义 报警规则的加载 报警规则的解析以及报警执行器选择 定义了一个优先级,我们的目标是 针对报警频率设置不同区间,每个区间对应一种报警类型 当实际调用的报警频率达到这个区间,就选择这种报警类型 同时也允许关闭根据频率选择报警器的功能,全程用一个默认 每种报警类型的用户都可以自定义 (当大量报警时,可以先关闭报警,然后再查问题) getAlarmConfig:核心方法,根据报警类型,返回对应的报警规则 系统默认提供一个从配置文件中加载报警规则的方案,主要会依赖两个配置文件 alarm.properties 小结 鉴于篇幅问题,关于报警规则与报警执行器之间的关系,对应的解释器放在下一篇进行说明,简要小结一下本文内容 报警规则: 采用阀值区间方式,将报警频率与报警执行器关联起来 规则加载: 支持SPI方式注入用户加载器

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    Linux系统CPU、内存、硬盘、网络、LNMP服务整体监控邮件报警

    Linux系统CPU、内存、硬盘、网络、LNMP服务整体监控邮件报警 功能介绍: 1.系统方面: (1)CPU检查报警 (2)内存检查,自动释放 (3)硬盘检查报警 (4)网络检查 2.服务方面: (1 )NGINX检查报警 (2)PHP检查报警 (3)MySQL检查报警 代码如下: #!

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    Python钉钉报警及Zabbix集成钉钉报警

    钉钉报警设置 创建群机器人 11111 ? ? 接口地址 ? 不仅如此,群机器人支持Webhook协议的自定义接入,支持更多可能性,例如:你可将运维报警提醒通过自定义机器人聚合到钉钉群。" zabbix集成钉钉报警 钉钉报警python脚本 https://ding-doc.dingtalk.com/doc#/serverapi2/qf2nxq https://blog.csdn.net/ /usr/bin/env python #coding:utf-8 #zabbix钉钉报警 import requests,json,sys,os,datetime webhook="https://oapi.dingtalk.com

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    AlertManager 钉钉报警

    AlertManager Dingtalk 简介 用于接收AlertManager服务通知并通过钉钉机器人报警 prometheus-operator 安装请参考往期文章 Prometheus Operator 手动部署 AlertManager 钉钉报警服务示例 ?

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    Prometheus邮件报警配置

    localhost ~]# wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.20.0/alertmanager-0.20.0.linux-amd64 .tar.gz [root@localhost ~]# tar xf alertmanager-0.20.0.linux-amd64.tar.gz [root@localhost ~]# mv alertmanager -0.20.0.linux-amd64 /usr/local/alertmanager 2、创建启动文件 [root@localhost ~]# vim /usr/lib/systemd/system/ smtp_require_tls: false# 自定义通知模板templates: - '/usr/local/prometheus/alertmanager/template/email.tmpl'# route用来设置报警的分发策略 yangxingzhen.com' html: '{{ template "email.to.html" . }}' headers: { Subject: "Prometheus [Warning] 报警邮件

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    AlertManager 何时报警?

    在使用 Prometheus 进行监控的时候,通过 AlertManager 来进行告警,但是有很多人对报警的相关配置比较迷糊,不太清楚具体什么时候会进行告警。 scrape_interval 参数表示的是 Prometheus 从各种 metrics 接口抓取指标数据的时间间隔, evaluation_interval 参数表示的是 Prometheus 对报警规则进行评估计算的时间间隔 比如由于系统宕机导致大量的告警被同时触发,在这种情况下分组机制可以将这些被触发的告警合并为一个告警通知,避免一次性接受大量的告警通知: group_by: ['alertname', 'job'] 当一个新的报警分组被创建后 ,一条报警规则主要由以下几部分组成: alert:告警规则的名称 expr:是用于进行报警规则 PromQL 查询语句 for:评估等待时间(Pending Duration),用于表示只有当触发条件持续一段时间后才发送告警 所以从一条告警规则被评估到触发告警再到发送给接收方,中间会有一系列的各种因素进行干预,所以有时候在监控图表上看到已经达到了阈值而最终没有收到监控报警也就不足为奇了。

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    FLINK实战-使用CEP进行网站监控报警报警恢复

    基于自定义的pattern,我们可以做很多工作,比如监控报警、风控、反爬等等,接下来我们基于一个简单的报警小例子来讲解一些FLINK cep的实际应用。 案例详解 我们基于flink CEP做一个简单的报警,首先我们简化一下报警的需求 1.统计出来每秒钟http状态码为非200的数量所占比例。大于0.7的时候触发报警。 最后recovery pattern加上一个optional 是我为了区分报警,和报警恢复想的的一个方案,这样的话,如果是只匹配到了alert pattern,输出的就是报警,如果recovery pattern 也匹配到了,那么就是报警恢复。 在我们获得了相应的报警和恢复之后,接下来就是调用报警接口进行处理了,我们这只是简单的打印出来信息。

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