市面上有很多开源的监控系统:Cacti.Nagios.Zabbix.感觉都不符合我的需求,为什么不自己做一个呢? 用Python两个小时徒手撸了一个简易的监控系统,给大家分享一下,希望能对大家有所启发. 首先数据库建表 建立一个数据库“falcon”,建表语句如下: 首先我们设计一个web服务,实现如下功能: 完成监控页面展示 接受POST提交上来的数据 提供json数据GET接口 目录结构如下: flask_web.py import MySQLdb as mysql import json

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这两天看完了Course上面的: 使用 Python 访问网络数据 https://www.coursera.org/learn/python-network-data/ 写了一些作业,完成了一些作业.做些学习笔记以做备忘. 1.正则表达式 --- 虽然后面的课程没有怎么用到这个知识点,但是这个技能还是蛮好的. 附上课程中列出来的主要正则表达式的用法: Python Regular Expression Quick Guide ^ Matches the beginning of a line

*本文已刊登在<无线电>2014年第6期 <搭建属于你的在线实时採集系统>中已经对HTML5平台有了初步的认识,并基于此向大家展示了怎样将採集到的数据上传至网络.实现实时观測.HTML 5是近十年来Web开发标准最巨大的飞跃.想必你已经体会到了HTML5的便捷之处,为了帮助大家更好在此平台上拓展应用,本文更加深入的探析"智能家居"与HTML5的完美结合,让家庭网络实时监控轻松实现. 关于智能家居  2013年,太多公司包含三星和飞利浦在内都对智能家居动了念头.在

本文转载于我的个人博客,转载请标明出处. 初衷 在腾讯云的学生认证申请提交上去n天之后,终于得到了审批,所以迫不及待的想玩玩腾讯云,作为一个搞网络的,自然有一些关于网络应用的小玩意,所以把以前部署过的一个网络流量监控系统在腾讯云上面跑跑,体验一下腾讯云,检查一下腾讯云的安全. 一. 工具简介 相信用过linux的人都知道linux中一个常用的用来实时显示系统中各个进程的资源占用情况的性能分析命令top.在网络中有一个类似功能的软件——ntopng(以前称作ntop,加上ng(next gener

一．摘要 本文分析了日益增长的民用级别家庭和个人网络视频监控市场的需求特点,并给出了一种经济可行易于大规模部署的P2P解决方案. 由于篇幅有限,本文只给出了方案的思路,未对更深入的技术细节做详细的论述,有兴趣的朋友可以继续深入研究. 二．关键词 IPCAM,  P2P,NAT,  STUN,  TURN,  ICE,  PJSIP,  OPENSIPS,  UDT, TCP,  UDP 三．需求提出 网络视频监控市场持续火爆升温,除了公共安全市场持续高速增长之外,民用市场中家庭和个人视频监控的需

 前言 对于一个运维DBA来说,了解数据库的TPS.QPS很有必要(QPS:每秒查询数,即对数据库每秒的DML的操作数:TPS:每秒事物处理,即对数据库每秒DDL操作数),通过了解他们,可以掌握一个实例的基本工作运行状态.此外,还有系统地运行与性能信息,如CPU和内存配置信息等等.目前对这些数据进行可视化的方法有很多,其中一种就是本文将要介绍的通过时序数据库(influxdb)+grafana+python脚本+......来构建监控系统. 注:本文监控的数据不仅限于TPS.QPS.CPU等.下

Web 应用性能和压力测试工具 Gor - 运维生存时间 http://hao.jobbole.com/gorhttp/ 要使用线上引流到测试环境的作用,需要做到以下几点: 1.新搭建一套测试环境,连接一套新的数据库,这个库里的数据为线上备份数据 但要保证这套环境与线上环境完全隔离,隔离的内容包括:短信发送,微信通知 2.每次上线之前将最新的代码部署在这套预环境中,使用gor进行导流,查看日志中是否进行了报错.经过一小时无错误,则可以进行上线操作 可以更好的验证系统的稳定性 3.做完验证后,清除

本文为 Dennis Gao 原创技术文章,发表于博客园博客,未经作者本人允许禁止任何形式的转载. 开源倾情奉献系列链接 开源倾情奉献:基于.NET打造IP智能网络视频监控系统(一)开放源代码 开源倾情奉献:基于.NET打造IP智能网络视频监控系统(二)基础类库介绍 开源倾情奉献:基于.NET打造IP智能网络视频监控系统(三)命令行工具集 开源倾情奉献:基于.NET打造IP智能网络视频监控系统(四)服务端介绍 开源倾情奉献:基于.NET打造IP智能网络视频监控系统(五)客户端介绍 这是什么系统?

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版权申明:转载请注明出处.文章来源:http://bigdataer.net/?p=248 排版乱?请移步原文获得更好的阅读体验   1.概述 数据准确性,稳定性,时效性是数据开发中需要重点关注的,一般称之为数据质量.保证数据质量往往会占用数据开发工程师的很多精力,所以一个好的数据监控系统或者一个合理的数据监控方案对于数据质量的保证至关重要.本文将展示一种实际生产中使用过的数据监控方案,并给出相关的代码. 数据计算采用spark,报警形式采用邮件报警.涉及到的内容有使用springMVC构建一个

网络数据监听和过滤 课程的实验环境如下: •      操作系统:kali Linux 2.0 •      编程工具:Wing IDE •      Python版本:2.7.9 •      涉及到的主要python模块:pypcap,dpkt,scapy,scapy-http 涉及到的几个python网络抓包和分析的模块,dpkt和scapy在kali linux 2.0 中默认已经被安装,如果你的系统中没有需要手动安装一下,下面是软件包安装的简单说明. 在kali下安装pypcap需要两

Python之路,Day20 - 分布式监控系统开发   本节内容 为什么要做监控? 常用监控系统设计讨论 监控系统架构设计 监控表结构设计 为什么要做监控? –熟悉IT监控系统的设计原理 –开发一个简版的类Zabbix监控系统 –掌握自动化开发项目的程序设计思路及架构解藕原则   常用监控系统设计讨论 Zabbix Nagios   监控系统需求讨论 1.可监控常用系统服务.应用.网络设备等 2.一台主机上可监控多个不同服务.不同服务的监控间隔可不同 3.同一个服务在不同主机上的监控间隔.报警

简易的内存监控系统 本文需要有一定的python和前端基础,如果没基础的,请关注我后续的基础教程系列博客 文章github源地址,还可以看到具体的代码,喜欢请在原链接右上角加个star 腾讯视频链接 录制中间网出问题了,重启了一下,所以有两部分 视频1 视频2 本文的目的在于,尽可能用简单的代码,让大家了解内存监控的原理 主题思路 获取内存信息 存储信息 展现 后续扩展 加主机名,monitor部署在多台机器,不直接插数据库 通过http请求的方式,一台机器起flask专门存数据monitor

人生苦短,我用Python~ 界内的Python宣传标语,对Python而言,这是种标榜,实际上,Python确实是当下最好用的开发语言之一. 在相继学习了C++/C#/Java之后,接触Python,最一开始突然一片茫然,似乎是进入了新世界,所有C家族的语法,在这里都或多或少地发生了改变,方法没有大括号,喜闻乐见的格式.定义变量不需要声明,时间长了,竟爱上了这个简介明了,高效快捷的语言,当然,也是当下开发语言界内的宠儿,不可否认,Python是当下最流行的开发语言了. [前言] 本文拟使用Py

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前文我们了解了zabbix的宏,自定义item和模板的相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/14013331.html:今天我们来了解下zabbix的网络发现功能: 1.为什么要使用网络发现功能呢? 我们知道使用zabbix监控系统去监控一个集群,通常我们会使用各种信道去对应server上采集数据,这意味着每台server上必须能够支持zabbix上定义的信道去采集数据:比如我们使用zabbix agent这种信道去server上采集数据

引入 国外的云主机厂商,例如AWS提供的网络数据是以流量为单位的,例如下面的图片: 从上图来看,其取值方式为 每隔5分钟取值1次,(每次)每个点显示为1分钟内的流量字节数(Bytes) 带宽与流量 我们从上图随便取个点来计算下: 带宽= 单位时间内流量*8 /时间段 /1024/1024  (Mbps) AWS network in 619581409 对应得带宽为 78.8 Mbps AWS network out 421092676 对应得带宽为 53.5Mbps 想图个省事,可以直接删掉A

前序 1,#cat /proc/stat/ 信息包含了所有CPU活动的信息,该文件中的所有值都是从系统启动开始累积到当前时刻 2,#vmstat –s 或者#vmstat 虚拟内存统计 3, #cat /proc/loadavg 从系统启动开始到当前累积时刻 4, #uptime 系统运行多长时间 5, #mpstat CPU的一些统计信息 6, # 一,linux系统CPU,内存,磁盘,网络流量监控脚本 [作者:佚名来源:不详时间:2010-7-6 [我来说两句大中小] cme.sh网络流量监

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an