第一种(agent): 这种方式是通过向每一台服务器安装agent脚本,然后通过中控机的API,来收集所需要的数据,最后放到数据库中,在通过web的方式显示出来. 实现流程图: 1.录入资产(主机名,SN) 2.本地执行subprocess.getoutput('命令'),获取数据 其本质就是在各个服务器上执行subprocess.getoutput()命令,然后在每台机器上执行,得到执行后的数据,返回给主机的API,然后主机将数据存放入数据库中,用户通过WEB的方式查看资产数据. 优点:速度快

预置条件 安装kafka.prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件.Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标,如server metrics.producer metrics.consumer metrics等,但这些指标并不是prometheus格式的,因此需要通过重命名方式转变为prometheus格式,重命名规则配置在kafka-2_0_0.yml中. wget https://repo1.maven.org/ma

在局部配置文件中配置MODE=' agent',或者MODE=‘ssh’,或者MODE=‘’saltstack ',  实现只需要修改这个配置,就会使用对应的方案进行采集数据 第一种版本: 启动文件中直接判断 start.py from lib.config.config import settings import subprocess from src.plugins import board,disk,memory if __name__ == '__main__': mode = set

Documentation   Information   Commands/Modules   CheckDisk   CheckFileSize   CheckDriveSize   CheckFile   CheckEventLog   CheckSystem   CheckCPU   CheckUpTime   CheckServiceState   CheckProcState   CheckMem   CheckCounter   CheckHelpers   CheckAlways

1.什么是pv? PV(page view),即页面浏览量,或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标. 高手对pv的解释是,一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了你网站几个页面.这里需要强调:同一个人浏览你网站同一个页面,不重复计算pv量,点100次也算1次.说白了,pv就是一个访问者打开了你的几个页面. PV之于网站,就像收视率之于电视,从某种程度上已成为投资者衡量商业网站表现的最重要尺度. pv的计算:当一个访问者访问的时候,记录他所访问的页面和对应的IP

preface 之前我使用python写了cmdb采集的脚本,打包成exe的二进制文件后放在windows上执行,也达到了预期的效果. 但是最近部门要上open-falcon监控体系,每个服务器都要安装一个open-falcon的agent的,那么问题来了:我们可以使用open-falcon来采集服务器的基本硬件信息嘛,不然的话我们还需要维护python版本的采集脚本,这个相当于一个windows机器上跑两个agent,一个是cmdb采集硬件信息的,一个open-falcon监控的.如果不想维护

ES监控方案 本文主要讲述使用 Prometheus监控ES,梳理核心监控指标并构建 Dashboard ,当集群有异常或者节点发生故障时,可以根据性能图表以高效率的方式进行问题诊断,再对核心指标筛选添加告警. 根据<How to monitor Elasticsearch performance>一文中的介绍: Elasticsearch本身提供了大量的指标,可以帮助我们进行故障预检,并在遇到诸如节点不可用.JVM OutOfMemoryError和垃圾回收时间过长等问题时采取必要措施. 通

作者:vivo 互联网存储技术团队- Qiu Sidi 在企业大数据体系建设过程中,数据采集是其中的首要环节.然而,当前行业内的相关开源数据采集组件,并无法满足企业大规模数据采集的需求与有效的数据采集治理,所以大部分企业都采用自研开发采集组件的方式.本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验,为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路. 一.概述 在企业大数据体系的建设过程中,数据的处理一般包含4个步骤:采集.存储.计算和使用.其中,数据采集,是建设过程中的首要的环节,也是至

CMDB介绍 CMDB --Configuration Management Database 配置管理数据库, CMDB存储与管理企业IT架构中设备的各种配置信息,它与所有服务支持和服务交付流程都紧密相联,支持这些流程的运转.发挥配置信息的价值,同时依赖于相关流程保证数据的准确性. 在实际的项目中,CMDB常常被认为是构建其它ITIL流程的基础而优先考虑,ITIL项目的成败与是否成功建立CMDB有非常大的关系. 70%-80%的IT相关问题与环境的变更有着直接的关系.实施变更管理的难点和重点并

4. Traffic monitoring tools (流量监控工具 10个)EttercapNtop SolarWinds已经创建并销售了针对系统管理员的数十种专用工具. 安全相关工具包括许多网络发现扫描器,SNMP强力破解器,路由器密码解密,TCP连接重置程序,可用的最快速,最简单的路由器配置下载/上传应用程序之一. Ngrep EtherApe Splunk是一种搜索,报告,监控和分析实时流式传输和历史IT数据的工具. 它从各种来源收集日志,并使其在统一的界面中可搜索. NetWitne

工具 GT(中文产品名称:随身调):是腾讯出品的开源调试工具,本次测试中用其进行手机的流量统计和抓包.请在Android手机上安装GT应用(可以通过官网或应用宝下载). Wireshark:抓包的分析工具,也提供了Android手机的抓包实现,GT中抓包的功能就是在其提供的实现基础上的易用性封装,本次测试中用Wireshark进行抓包的分析.请在PC上安装Wireshark. 正文 其实想知道一款应用费不费流量,大部分Android4.x版本系统已经可以简单的查看了: 关注流量比较粗的话,看一下

CMDB是运维自动化的基础,它为日志系统,发布系统,监控系统等运维系统(ELK,zabbix,open-falcon)提供接口函数, 第一种方式:Agent方法实现,agent不能直接访问数据库,因为agent端有可能被入侵,入侵之后,黑客可以获取数据库权限,造成删库等损失,所以得用url方式 ####server from django.shortcuts import render,HttpResponse # Create your views here. def asset(reques

很多公司已经开发了监控解决方案,解决了指标收集.展示.预警发送等一系列问题. 本文介绍的监控解决方案由高性能时序数据库InfluxDB.时序分析监控工具Grafana及Agentless自动化工具Ansible构成:Ansible负责不间断抓取服务器硬件指标数据,并将数据存储在数据库InfluxDB中:时序分析监控工具Grafana负责从InfluxDB中读取并展示指标数据,设定阈值,配置预警. 一.开发环境 通过三台本地虚机还原监控对象:一台为监控服务器(monitor),另两台为可接入监控服

一.概述 1.上集中我们说到,官方文档提示说从k8s 1.11版本开始,将监控体系指标数据获取机制移向新一代的监控模型.也就意味着对于我们的k8s来讲现在应该有这样两种资源指标被使用.一种是资源指标,另一种是自定义指标.意思是说HeapSter提供了指标数据的收集,存储和监控的基本功能.并支持多个数据接收器.比如influxdb来存储指标数据,而后每个存储后端的代码本身都驻留在HeapSter仓库中.意思是HeapSter为了能够支持各种各样的存储后端他就不得不去适配驱动每一个存储后端,这其中包

目录 资源指标: Metrics-Server 资源指标: Metric-Server介绍 Metric-Server部署 下载yaml文件 因为有墙, 所以提前下载image镜像, 当然也可以手动修改yaml相关文件 修改文件, 不然报错 创建Metric-Server 自定义资源指标: Prometheus k8s-prometheus-adapter 项目 Prometheus 在k8s集群中部署Prometheus github地址 需要部署的服务清单 安装部署所有服务及插件 部署kub

一.关于冰蝎 1.1 简单介绍 冰蝎是一款基于Java开发的动态加密通信流量的新型Webshell客户端.老牌 Webshell 管理神器——中国菜刀的攻击流量特征明显,容易被各类安全设备检测,实际场景中越来越少使用,加密 Webshell 正变得日趋流行. 由于通信流量被加密,传统的 WAF.IDS 设备难以检测,给威胁狩猎带来较大挑战.冰蝎其最大特点就是对交互流量进行对称加密,且加密秘钥是由随机数函数动态生成,因此该客户端的流量几乎无法检测. 1.2 关于冰蝎通信 冰蝎通信大致分为两个阶段

问题背景 大一点的公司都会建立一套规章流程来避免低级错误,例如合入代码前必需经过同行评审:上线前必需提测且通过 QA 验证:全量前必需经过 1%.5%.10%.20%.50% 的灰度过程.尤其是最后一步,需要严密的监控发版指标来保证新版本的质量,如果与主力版本的指标相比有异常变动,就需要及时停止放量并分析原因. 一个版本的重点观察指标,除崩溃率外有小 20 项,分布在系统的 10 多个页面,且每个指标均需要指定多达 6-10 个过滤条件,最常用的包括版本号.端类型 (PC/ Mac/Androi

作者:vivo 互联网服务器团队-Luo Mingbo 一.Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣,小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程. 为了避免超大集群我们按照业务维度将整个每天负责十万亿级消息的 Kafka 集群拆分成了多个 Kafka 集群.拆分粒度太粗会导致单一集群过大,容易由于流量突变.资源隔离.限速等原因导致集群稳定性和可用性受到影响,拆分粒度太细又会因为集群太多不易维护,集群内资源较少应

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

作者:闻洪 开源大数据平台E-MapReduce(简称"EMR")是云原生开源大数据平台,向客户提供简单易集成的Hadoop.Hive.Spark.Flink.Presto.ClickHouse.StarRocks.Delta.Hudi等开源大数据计算和存储引擎.本文旨在分享阿里云Prometheus对EMR平台大数据服务的监控实践. EMR 简介 开源大数据开发平台E-MapReduce(简称"EMR")作为大数据处理的系统解决方案被越来越多的企业所接受.而阿里云

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