一个简易的日志监控的脚本,功能如下:1.windows环境2.当匹配日志关键字时会发出声音,匹配的关键字不同,播放的声音不同3.能做到实时响应 注意:是在win环境下哦 直接上代码吧 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56

前言 最近项目中遇到一个用于监控日志文件的Python包pyinotify,结合自己的项目经验和网上的一些资料总结一下,总的原理是利用pyinotify模块监控日志文件夹,当日志到来的情况下,触发相应的函数进行处理,处理完毕后删除日志文件的过程,下面就着重介绍下pyinotify pyinotify Pyinotify是一个Python模块,用来监测文件系统的变化. Pyinotify依赖于Linux内核的功能-inotify(内核2.6.13合并). inotify的是一个事件驱动的通知器,其

错误日志监控也可称为业务逻辑监控, 旨在对业务系统运行过程中产生的错误日志进行收集归纳和监控告警.似乎有那么点曾相识?没错... 就是提到的“APM应用性能监控”.但它又与APM不同,APM系统主要注重应用层的行为分析,收集的更多是运营方向的数据.而sentry所做的是收集应用底层代码的崩溃信息,便于码侬们排查代码异常.简单来说它就是一个面向技术码侬的排障工具. 1. 场景描述 随着运维自动化流程的推进, 各类运维工具和系统也像雨后春笋般涌现. 目前我们自主开发的运维系统的数量已经接近两位数.

日志收集系统架构 1.项目背景 a. 每个系统都有日志,当系统出现问题时,需要通过日志解决问题 b. 当系统机器比较少时,登陆到服务器上查看即可满足 c. 当系统机器规模巨大,登陆到机器上查看几乎不现实 2.解决方案 a. 把机器上的日志实时收集,统一的存储到中心系统 b. 然后再对这些日志建立索引,通过搜索即可以找到对应日志 c. 通过提供界面友好的web界面,通过web即可以完成日志搜索 面临的问题 a. 实时日志量非常大,每天几十亿条 b. 日志准实时收集,延迟控制在分钟级别 c. 能够水

最近开发遇到一个问题:需要查询一个大时间段内的数据,分1000个小段,即为1000个点.X轴是时间,Y轴是该小时间段内统计后数据.注意:数据返回是一个list,其中每个对象返回值都是该小时间段内数据统计出来的,且需要根据入参顺序返回(这样前端展示就方便).举例,查询12点到1点的数据,查询频率是30分钟,那么就需要查询11:30-12:00,12:00-12:30,12:30-1:00这三段数据(因为监控系统都是查询过去的数据,所以12点的那个值应该是之前半个小时的).问题来了, 方案一:直接热

http://git.oschina.net/redArmy/springboot-websocket-logs 目的: 统一监控 开发测试环境日志 如果需要可以拓展线上环境的日志(自己视情况而定) 或者分环境部署 (区分线下 线上) 步骤 * git clone https://git.oschina.net/redArmy/springboot-websocket-logs.git * 导入 doc下的 ![SQL文件](doc/cloud_monitor_logs_2017-07-26.s

文章转载自:https://www.cnblogs.com/flypig666/archive/2004/01/13/14151801.html 从本文中学习到的是docker-compose相关命令,尤其是修改配置文件后,重启其中的某个服务 使用docker-compose安装 一.安装 docker-compose yum install -y docker-compose 二.使用 docker-compose 安装loki wget https://raw.githubuserconte

服务器端: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import socket ip_port = ('0.0.0.0',9999) sk = socket.socket() sk.bind(ip_port) sk.listen(5) while True: print 'server waiting...' conn,addr = sk.accept() client_data = conn.recv(1024) print client_da

项目中常用集中日志收集工具 Logstash Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能.Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地. 优点 Logstash 主要的有点就是它的灵活性,主要因为它有很多插件,详细的文档以及直白的配置格式让它可以在多种场景下应用.我们基本上可以在网上找到很多资源,几乎可以处理任何问题. 缺点 Logstash 致命的问题是它的性能以及资源消耗(默认的堆大小是 1GB).尽管它的性能在近几年已经有很大提升

使用Grafana+Loki+Promtail入门级部署分布式日志系统(windows环境) 生命不息,写作不止 继续踏上学习之路,学之分享笔记 总有一天我也能像各位大佬一样 一个有梦有戏的人 @怒放吧德德 分享学习心得,欢迎指正,大家一起学习成长! 目录 使用Grafana+Loki+Promtail入门级部署分布式日志系统(windows环境) 简介 1.安装grafana 2.安装loki 3.安装promtail 4.使用Grafana+loki+promtail查看日志 简介 由于需求

无论作为新手还是老手程序员在程序的开发过程中,代码运行时难免会抛出异常,而且项目在部署到测试.生产环境后,我们便不可能像在开发时那样容易的及时发现处理错误了.一般我们都是在错误发生一段时间后,错误信息才会传递到开发人员那里,然后一顿操作查看程序运行的日志,就熟练使用awk和grep去分析日志,但是往往我们会因为日志中缺少上下文关系,导致很难分析真正的错误是什么. Sentry由此应运而生成为了解决这个问题的一个很好的工具,设计了诸多特性帮助开发者更快.更方面.更直观的监控错误信息. 关于日志管理

为了使得私有化部署的系统能更健壮,同时不增加额外的部署运维工作量,本文提出了一种基于 ELK 的开箱即用的日志和指标收集方案. 在当前的项目中,我们已经使用了 Elasticsearch 作为业务的数据储存,同时利用 ansible.docker.jenkins 组合了一套快速部署的工具.在配置好需要部署主机的 ssh 连接信息后,我们可以通过 jenkins 一键部署一个 Elasticsearch 和 Kibana.     这套系统遵循以下的设计原则: Self-Contained Dep

该项目适合中小型公司日志查询工作.大型公司可以使用elk等.该系统其实就是调用了absible命令去查日志,然后把输出的信息输到页面查看. 日志查询系统 维护手册 作者:陈土锋 日期:2020年6月11日 目录 前言... 1 一.系统底层逻辑说明... 2 二.环境说明... 2 三.系统搭建... 2 3.1 安装Python3. 2 3.1.1 安装依赖环境... 2 3.1.2下载Python3. 3 3.1.3 安装Python3. 3 3.1.4 建立Python3和pip3的软链:

ELK监控系统nginx / mysql慢日志 elasticsearch logstash kibana ELK监控系统nginx日志 1.环境准备 centos6.8_64 mini IP:192.168.10.78 tar包: logstash-2.4.0.tar.gz elasticsearch-2.4.0.tar.gz kibana-4.6.1-linux-x86_64.tar.gz JDK环境 elasticsearch logstach kibana java V2.4 V2.4

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

前端监控系统 目前已经上线,欢迎使用! 服务器搭建好了,可以着手开发了. 其实前端需要分析的数据有很多,包括,PVUV, 接口请求统计,耗时统计,JS错误统计,用户使用设备统计,用户地域分布,页面用户行为分析等等.这个系统是由JS错误搜集起源,所以先讲讲JS错误日志搜集篇. 一.创建一个js文件,命名为monitor.js 如果要监控前端项目的数据,就需要在页面的最顶部嵌入一段我们的监控代码,这也是最核心的部分,所以我把它单独拎出来立项. 二.开始监控JS的报错日志 window.onerror

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Python用WMI模块获取Windows系统的硬件信息:硬盘分区.使用情况,内存大小,CPU型号,当前运行的进程,自启动程序及位置,系统的版本等信息. 本文实例讲述了python使用wmi模块获取windows下的系统信息 监控系统 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

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