1.windows自带系统资源监控工具 2.Windows监控的数据来源:Performance Counters 2.1 Performance Counter架构 2.2 Performance Counter数据结构 2.3 消费Performance Counter数据 3.使用基于PDH的python客户端 1.Windows自带系统资源监控工具 我们都知道,Windows自带有系统资源监视器.主要有3个地方: 1) Windows的任务管理器的性能页签,包括了CPU,内存,磁盘,网络

原文:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-shell-monitoring/ 使用 Shell 对进程资源进行监控 检查进程是否存在 在 对进程进行监控时,我们一般需要得到该进程的 ID,进程 ID 是进程的唯一标识,但是有时可能在服务器上不同用户下运行着多个相同进程名的进程,下面的函数 GetPID 给出了获取指定用户下指定进程名的进程 ID 功能(目前只考虑这个用户下启动一个此进程名的进程),它有两个参数为用户名和进程名,它首先使用

最近接了一个任务,就是测试公司服务器的资源利用率,这样对每种业务平时所占资源有了大体的了解,进而为下一步的虚拟化做准备.找了很多开源的工具,但都不理想,有的安装很复杂,需要联网(而我们的服务器很多都不能够联网):有的分析出的数据还需要自己汇总.统计等.最后找到了nmon,无需安装.支持绝大多数Linux发现版本.监测数据自动形成.nmon文档..nmom文档自动生成如表等等.利器啊~ 1.下载nmon_linux_more_14g.tar.gz,下载完成之后,我们可以看到nmon支持一下Linu

ShellLinux脚本 摘要:Shell语言对于接触Linux的人来说都比较熟悉,它是系统的用户界面,提供了用户与内核进行交互操作的一种接口.本文我们以Bash做为实例总结了使用Shell对系统和进程资源进行监控的一些内容,希望对您能有帮助. Shell语言对于接触Linux的人来说都比较熟悉,它是系统的用户界面,提供了用户与内核进行交互操作的一种接口.它接收用户输入的命 令并把它送入内核去执行.实际上Shell是一个命令解释器,它解释由用户输入的命令并且把它们送到内核.它没有一般编程语言的“

Shell 简介 Shell 语言对于接触 LINUX 的人来说都比较熟悉,它是系统的用户界面,提供了用户与内核进行交互操作的一种接口.它接收用户输入的命令并把它送入内核去执行.实际上 Shell 是一个命令解释器,它解释由用户输入的命令并且把它们送到内核.它没有一般编程语言的“编译 - 链接 - 运行”过程.不仅如此,Shell 有自己的编程语言用于对命令的编辑,它允许用户编写由 shell 命令组成的程序.Shell 编程语言具有普通编程语言的很多特点,比如它也有循环结构和分支控制结构等,用

背景 公有云的发展为业务的稳定性.可拓展性.便利性带来了极大帮助.这种用租代替买.并且提供完善的技术支持和保障的服务,理应为业务带来降本增效的效果.但实际上业务上云并不意味着成本一定较少,还需适配云上业务的应用开发.架构设计.管理运维.合理使用等多方面解决方案,才能真正助力业务的降本增效.在<Kubernetes 降本增效标准指南>系列 的上一篇文章<容器化计算资源利用率现象剖析>中可看到,IDC 上云后资源利用率提高有限,即使已经容器化,节点的平均利用率依旧仅在 13% 左右,资

作者 王孝威,FinOps 认证从业者,腾讯云容器服务产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务. 余宇飞,FinOps 认证从业者,腾讯云专家工程师,从事云原生可观测性.资源管理.降本增效产品的开发. 资源利用率为何都如此之低? 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率,但如果没有额外的能力支撑,提升的能力十分有限,根据 TKE 团队之前统计的数据: Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析,

作者 吕亚霖,作业帮基础架构 - 架构研发团队负责人.负责技术中台和基础架构工作.在作业帮期间主导了云原生架构演进.推动实施容器化改造.服务治理.GO 微服务框架.DevOps 的落地实践. 别路,作业帮基础架构-高级研发工程师,在作业帮期间,负责多云 K8s 集群建设.K8s 组件研发.Linux 内核优化调优相关工作. 背景 作业帮在云原生容器化改造的过程中,随着集群规模越来越大.业务混合部署的场景越来越复杂,面临的集群问题也越来越多,走到了 Kubernetes 及容器化的深水区, 尤其是

Hadoop系统提供了MapReduce计算框架的开源实现,像Yahoo!.Facebook.淘宝.中移动.百度.腾讯等公司都在借助 Hadoop进行海量数据处理.Hadoop系统性能不仅取决于任务调度器的分配策略,还受到分配后实际任务执行效率的影响,任务执行常常涉及读取.排序.归并.压缩.写入等具体阶段. HCE计算框架是一个开源项目,旨在通过优化任务执行的各个阶段,提升整个Hadoop系统的效率.与Hadoop Java框架相比,基于HCE框架的MapReduce任务最高可以节省超过30%的

一.通过vrrp_script实现对集群资源的监控: Keepalived基础HA功能时用到了vrrp_script这个模块,此模块专门用于对集群中服务资源进行监控.与此模块一起使用的还有track_script模块,在此模块中可以引入监控脚本.命令组合.shell语句等,以实现对服务.端口等多方面的监控.track_script模块主要用来调用“vrrp_script”模块使Keepalived执行对集群服务资源的检测. 此外,在vrrp_script模块中可以定义对服务资源检测的时间间隔.权

使用 Ansible 统计服务器资源利用率: 3 条 shell 脚本实现统计: CPU 利用率统计: top -bn1 | grep load | awk '{printf "CPU Load: %.2f\n", $(NF-2)}' 内存利用率统计: free -m | awk 'NR==2{printf "Memory Usage: %s/%sMB (%.2f%%)\n", $3,$2,$3*100/$2 }' 磁盘利用率统计(列出每块磁盘利用率): df -h

阿里妹导读:为了保证系统的在线交易服务顺利运转,最初几年,阿里都是在双11大促来临之前大量采购机器储备计算资源,导致了双11之后资源大量闲置点现象.是否能把计算任务与在线服务进行混合部署,在现有弹性资源基础上提升集群资源利用率,降低双11资源新增成本? 今天,阿里测试开发专家何颖,将为你深入介绍阿里容器调度系统Sigma仿真平台Cerebro. Sigma 是阿⾥巴巴全集团范围的 Pouch 容器调度系统.2017年是 Sigma 正式上线以来第⼀次参与双11,在双11期间成功⽀撑了全集团所有容

作者:詹雪娇,腾讯云容器产品经理,目前主要负责腾讯云集群运维中心的产品工作. 张鹏,腾讯云容器产品工程师,拥有多年云原生项目开发落地经验.目前主要负责腾讯云TKE集群和运维中心开发工作. 引言 降本增效从云计算发展至今一直都是企业上云最核心的关注点,无论是在线业务还是大数据.AI业务,都非常依赖算力的消耗,成本问题都是企业上云进行决策的核心因素. 从云计算本身来看,单纯把业务从 IDC 搬迁上云不修改任何业务架构,提高计算资源利用率需要非常大的运维成本和人力成本投入到改造业务适配弹性伸缩和业务可

上一篇,我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务.解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题,同时也实现了定时任务的高可用执行. 然而,还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的,就是任务执行速度时间过长:同时,为了实现定时任务的高可用,还启动了很多任务实例,但每个任务执行时候就一个实例在跑,资源利用率不高. 所以,接下来我们就来继续介绍,使用Elastic Job的分片配置,来为任务执行加加速,资源利用抬抬高的目标! 动手试试 建议直接下载文末仓库中的chapter7

作者 郭云龙,腾讯云高级工程师,目前就职于 CSIG 云产品三部-AI 应用产品中心,现负责中心后台业务框架开发. 导语 为了满足 AI 能力在公有云 SaaS 场景下,服务和模型需要快速迭代交付的需求,保障服务在不稳定高并发时的高成功率,以及进一步提升资源利用率,AI 应用产品中心进行了一系列的调研与实践,本篇将重点介绍团队在容器化方面的实践经验. 背景和问题 公有云 AI SaaS 产品(如人脸融合)的一般服务流程为:C 端或 B 端客户通过采集设备采集图像.音视频等,经由云 API 等接入

每个 Linux 系统管理员都应该知道如何验证硬件.资源和主要进程的完整性和可用性.另外,基于每个用户设置资源限制也是其中一项必备技能. 在这篇文章中,我们会介绍一些能够确保系统硬件和软件正常工作的方法,这些方法能够避免潜在的会导致生产环境下线或钱财损失的问题发生. 报告 Linux 进程统计信息 你可以使用 mpstat 单独查看每个处理器或者系统整体的活动,可以是每次一个快照或者动态更新. 为了使用这个工具,你首先需要安装 sysstat: # yum update && yum in

一文详解 Linux 系统常用监控工具(top,htop,iotop,iftop)     概 述 本文主要记录一下 Linux 系统上一些常用的系统监控工具,非常好用.正所谓磨刀不误砍柴工,花点时间总结一下是值得的! 本文内容脑图如下: top 命令 top 命令我想大家都挺熟悉吧! Linux 下的 top 命令有点类似于 Windows 下的任务管理器,能够实时动态地监控并显示系统中各个进程的资源占用状况,是 Linux 下常用的性能监控和分析工具. 一个常见的 top 命令的执行视图如下

1.nmon工具的下载和安装: 官网:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php 下载完成后进行解压,更改权限:chmod 777 2.查看linux系统的版本,再使用对应版本的nmon: [root@jmeter ~]# cat /etc/*release CentOS release 6.6 (Final) LSB_VERSION=base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:gr

前期准备: 1.python2.7环境 2.相关第三方库下载安装 脚本工作过程: 1.根据输入的进程名判断进程是否存在,如果不存在则进行等待,直到检测到进程PID,中途进程退出抛出异常,键入enter后等待进程重启 实际作用: 1.可以重复监控某一进程CPU资源占用情况,结果同步到本地D盘文本保存 #coding=utf-8 import psutil import sys import time import win32com.client class Cpu(): def __init__(

本文来自Rancher Labs 关注我们,第一时间获取技术干货 计算Kubernetes成本的复杂性 采用Kubernetes和基于服务的架构可以为企业带来诸多好处,如团队可以更快地迁移以及应用程序可以更轻松地扩展等.但是这一转变也带来了一些复杂性,比如云成本的可见性.这是由于应用程序及其资源需求常常是动态变化的,并且团队共享核心资源而没有与工作负载挂钩的透明价格.此外,能够充分意识到Kubernetes所带来的优势的企业通常会将资源运行在不同类型的机器上,甚至会运行在多个云提供程序上. 在本

1.数学定义 保序回归是回归算法的一种,基本思想是:给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程: 并且满足下列约束条件: 2.算法过程说明 从该序列的首元素往后观察,一旦出现乱序现象停止该轮观察,从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列,直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元素. 举例: 原始序列:<9, 10, 14> 结果序列:<9, 10, 14> 分析:从9往后观察,到最后的元素14都未发现乱序情况,不用处理. 原始序列:<9, 14, 10&