背景 因与工作相关,以下内容皆做了脱敏处理 主要的需求是要根据地理位置查看可视化的数据. 安装及创建 安装命令来源于官网 grafana-cli plugins install grafana-worldmap-panel 安装成功后创建 通过ip获取所在地区 请见开源项目ip2region https://github.com/lionsoul2014/ip2region 通过所在地区获取经纬度 因为worldmap使用的是OpenStreetMap,所以需要找个能根据地区查询经纬度的接口 以

前言 这次主要分享通过Metrics.net + influxdb + grafana 构建WebAPI的自动化监控和预警方案.通过执行耗时,定位哪些接口拖累了服务的性能:通过请求频次,设置适当的限流和熔断机制,拦截非法或不合理的请求,保障服务的可用性. InfluxDB 官网:https://www.influxdata.com/ 按照官方的说法,InfluxDB是一个开源分布式时序.事件和指标数据库.使用 Go 语言编写,无需外部依赖.其设计目标是实现分布式和水平伸缩扩展. 下载地址:htt

建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!! 1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端,再打开一个终端,ssh 过去小车主控端启动, roslaunch znjrobot rplidar.launch 3.在虚拟

建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!! 1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot karto_slam.launch. 3.在虚拟机端

第五章节 BJROBOT SLAM 构建地图   建地图前说明:请确保你的小车已经校正好 IMU.角速度.线速度,虚拟机配置好 ROS 网络的前提进行,否则会造成构建地图无边界.虚拟机端无法正常收到小车主控端发布的话题数据等异常情况!!   1.把小车平放在你想要构建地图的区域内地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动 roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot

概述 Prometheus的主要特点 组件 结构图 适用场景 不适用场景 安装node_exporter,系统性能指数收集(收集系统性能情况) 下载文件 解压并复制node_exporter应用程序到/usr/local/bin 清理下载的文件和解压的文件夹 添加自启动服务 添加服务配置文件 写入配置内容 node_exporter收集性能点的配置 启动服务并配置自启动 prometheus的安装 添加prometheus专用的用户名 添加prometheus的目录 文件夹授权 下载并解压pro

转自http://www.jianshu.com/p/fadcf4d92b0e 这里再配合Influxdb和Grafana可以构建一个非常漂亮的实时监控界面. Grafana监控界面 采集数据(Metrics)-> 存储数据(InfluxDB) -> 显示数据(Grafana). 资源有限,我把这一套服务搭建在了一台CentOS 7的服务器上. 安装influxdb InfluxDB是Go语言写的一个时序型数据库,可以通过rpm的方式来安装它,这里最好能安装InfluxDB的最新版本,否则跟G

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 通过构建一个Spring Boot的基本应用来演示Metrics的工作方式. 在Maven的pom.xml中引入Metrics: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artif

介绍 最近上了ELK 日志分析,想着手看下用户的分布情况,在kibana 中展示用户分布情况是没有问题的,但是索引添加到Granfana 中的话就无法展示. 问题描述 添加ES索引以后,map地图一片黑,不显示地图信息以及数据.但是有显示图例.后来发现是网络的问题,地图的URL是外面的,国内看不到.   解决方法 替换插件里Grafana文件图片地址 # cd /var/lib/grafana/plugins/ # grafana-worldmap-panel\src\worldmap.ts #

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch. 2.在虚拟机端打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot hector_slam.launch. 3.在虚拟机端打开一个终端,启动 rviz:rosrun rviz rviz. 4.全屏化后点击 File,点击 Open Config, 5.找到路径下~/catkin_ws/src/znjrobot_project/zn

近些年随着DevOps概念越来越收到重视,除了传统的Splunk,Zabbix外在开源领域也有越来越多的软件可供使用.从数据收集,时序数据库,图形展示等主要方面有各类可扩展的软件用于搭建一个数据监控平台(详细列表),Logstash+elasticsearch+kibana算是被写的比较多的,本文将偏重于业务数据及性能的监控而不是传统的机器参数的监控,所以本文以statsd+graphite+grafana在centos6上的安装配置为例. 三个组件的说明(https://blog.pkhamr

地图与地理定位 定位在大部分项目中都需要实现,如何实现主要有如下的几种方法 H5定位 在HTML5中navigator有很强大的功能,其中就有定位的方法 navigator.geolocation.getCurrentPosition(function showPosition(position){ lat=position.coords.latitude; lon=position.coords.longitude; console.log(lat,lon) },function(err){

完成一套精准,漂亮图形化监控系统从这里开始第一步 Telegraf是收集和报告指标和数据的代理 它是TICK堆栈的一部分,是一个用于收集和报告指标的插件驱动的服务器代理.Telegraf拥有插件或集成功能,可直接从运行的系统获取各种指标,从第三方API获取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者服务来收听指标.它还具有输出插件,可将指标发送到各种其他数据存储,服务和消息队列,包括InfluxDB,Graphite,OpenTSDB,Datadog,Librato,Kafka,MQTT,NSQ

本节将引入完美的granafa仪表板,在上节的基础上,并提出自己的一些监控数据的总结和看法 你可以有一个类似于这个的Dashboard,会引入监控Zimbra协作 本节环境采用的是centos7系统,配置跟上节介绍的一样,但是Telegraf是企业级监控加入很多可靠的监控插件,非常有用的一些参数,随之也给自 己的监控数据分析带来了复杂度. Telegraf:它负责收集我们通过配置文件传递的所有数据,Telegraf收集我们配置的输出结果,例如CPU / RAM / LOAD或Nginx,Mari

一.背景介绍 本监控方案支持对Windows Server服务器集群的全面监控,方案提供丰富的图表展示, 以及对异常问题进行邮件的实时报警. 本系统由Collectd(操作系统数据搜集).logstash(业务数据搜集).Influxdb(数据存储).Grafana(图表展示和预警)四个子系统组成. Collectd 是一个商业产品,但可以下载其免费版本,安装后已windows服务的形式运行,提供了配置界面(虽然很多模块不支持),总体而言操作比较方便. logstash是一个完全开源的工具,可以

1.把小车平放在地板上,用资料里的虚拟机,打开一个终端 ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot bringup.launch 2.在虚拟机端再打开一个终端,ssh 过去主控端启动roslaunch znjrobot auto_slam.launch 3.在虚拟机端打开一个终端,启动 rviz:rosrun rviz rviz. 4.全屏化后点击 File,点击 Open Config, 5.找到路径下~/catkin_ws/src/znjrobot_project/znjro

https://blog.csdn.net/fishmai/article/details/51817429

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

V-rep中显示激光扫描点  在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件,删除场景中多余的物体只保留静态的地图.然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达,拖入场景中: 打开脚本参数修改器,可以修改雷达扫描范围(默认为270°),是否显示雷达扫描线(true),以及最大探测距离(默认为4m)这三个参数.地图大小为5m×5m,我们将雷达最大探测距离改为2m 将激光雷达放到地图中任

1. 首记 相信许多刚开始玩无人驾驶的人都用过Autoware,对runtime manager都比较熟悉,虽然可以通过各种渠道了解到有些设置,甚至有些设置的app下参数的含义,但是,在真车的使用过程中,不是每个人能将这些配置,以及配置下的参数设置正确.我最近刚刚参加Udacity.PIX以及Autoware三方发起的培训活动,培训针对Autoware最基本的“可以让车跑起来”这件事的最基本设置(包括设置勾选与参数设置)做了详细的讲解,对于Autoware的初学者真的有很大帮助,通过这次培训,我

项目要用到八叉树库 Octomap 来构建地图,这里记录下安装.可视化,并启用带颜色的 Octomap 的过程. 一.Apt 安装 Octomap 库 如果你不需要修改源码,可以直接安装编译好的 octomap 库,记得把 ROS 版本「kinetic」替换成你用的: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap* 上面这一行命令等价于安装以下的 octomap 组件: sudo apt-get install ros-kinetic-octomap ros-