Zabbix监控redis 当代张思德 2013年开始使用Zabbix,2014-2016年负责Zabbix二次开发及架构设计,目前从事PaaS平台及微服务的开发和运维工作,Zabbix实践爱好者,Cactifans 作者,golang爱好者 【老张监控技术】专栏 Zabbix3.4分区表配置 Zabbix3.4新功能介绍 (一):Preprocessing 通过smtp发送邮件 Zabbix监控docker 使用go 监控客户端下载 linux 32位系统 zabbix_redis.x86.tar.gz linux64位系统 zabbix_redis.x86_64.tar.gz 配置方法 修改zabbix agentd 执行之后,可显示本机所有redis端口(json格式) {"data":[{"{#PORT}":"6379"},{"{#PORT}":"6380"}]} 表示执行成功 server端操作 导入redis监控模版
日志监控普通上报日志上报的常见方式,各有优缺:fetch/xhr:最常见的上报方式,可能遇到跨域问题。页面卸载时,采用异步上报可能导致数据丢失,同步上报将阻塞浏览器的关闭,导致页面卡顿。 WebWorker介绍参考:https://juejin.cn/post/7139718200177983524(3)img上报因为img资源浏览器不会阻止,跨域会针对xhr这种请求才会生效,一般前端监控上报通过一个 + $.param(data)}badjsbadjs-web是腾讯开源的一款前端监控系统。 badjs-webbadjs-report GItHub:https://github.com/BetterJS/badjs-reportsentrysentry是一款开源的支持多语言(JS、Go、Python等)的错误日志监控系统 本地部署:https://blog.csdn.net/zzddada/article/details/119716725落地方案:https://www.jianshu.com/p/559f70bbfcdc监控页面示例
;很庆幸自己能成为该技术的前期研究者;经过自己的调研以及实践,将监控平台从无到有搭建起来,目前正在各个系统中进行推广。 (2)缺点:功能单一,监控维度、监控信息不够丰富。没有告警功能。 2、pinpoint (1)优点:使用字节码织入技术,对用户完全透明,实现自动埋点。可展示代码级别监控。 AOP拦截,注解等技术进行弥补;建议选用Cat。 客户端设计 3、服务端设计 4、领域建模 5、模块说明 【总结】 永远拥抱变化,拥抱新事物;看着自己研究的技术在项目中进行推广
ai行为识别技术监控系统软件是一种以行为识别技术为关键技术的深度学习算法,根据人工智能化神经元网络,构造大家的主要模块架构,ai行为识别技术监控 依据我们的轨迹测算各种各样健身运动行为,根据视频转码技术 、流媒体播放技术、数字矩阵技术、云技术等,ai行为识别技术监控拍照的各类现场作业人员的异常行为,帮助监控工作人员提高解决各类出现异常紧急事件的效率。 ai行为识别技术监控具备普遍的应用领域,可以用在智能交通、智能化施工工地、智能制造系统、智慧校园、智能化生态公园等。只需有视频监控的地区,就可以完成覆盖识别分析。 ai行为识别技术监控剖析,可以在紧急状况下开展预警信息,该技术关键完成了对视频监控具体内容数据的分析和获取主要信息内容,并在标识后产生警示。 实际上,人工智能监控行为识别技术可以被称作视频监控的大脑,可以快速响应和解决视频监控的数据信息。
视频监控智能分析技术又叫智能视频分析技术,该技术诞生于机器视觉及边缘计算。视频监控智能分析技术是当下在人们生活中应用范围很广的技术之一。 智能视频分析技术能够现场监控传回的视频流中抓取图片及人体状态动作信息,建立图片与规则建立映射关系。 SuiJi视频监控智能分析技术以现场现有的终端监控为基础,运用视觉算法边缘计算技术实现对监控实时回传视频进行实时检测分析。 随着社会的发展,技术的进步,人们生活水平也在不断提高。而监控在人们的日常生活中起到了很重要的保驾护航的作用。 假如把作业施工现场的各大品牌的监控当做是人的眼睛,那么智能视频分析系统就可以比如为人的思考判断大脑。智能视频分析技术借助边缘计算的强大计算功能,对视频画面中的海量数据进行高速分析,获取人们需要的信息。
张世宏 Zabbix社区专家 Cacti集成版本Cactifans制作者,2013年开始使用Zabbix,2014-2016年负责Zabbix的二次开发及公司监控产品架构设计,目前任烽火科技应用软件部运维总监 ,从事PaaS平台的开发和运维工作,精通Zabbix/Cacti/Prometheus/Open-falcon等开源监控软件及解决方案,开源软件爱好者。 一.SNMP协议 1.协议介绍 snmp协议是日常使用的较多的一种协议,绝大多数网络设备/存储等都支持snmp协议,通过此协议可以实现设备状态的监控及管理。 只有通过snmpget+oid能获取的数据的oid,才能配置成独立的监控项,作为监控指标采集数据。 使用zabbix监控snmp设备状态,一般按照以下步骤进行操作: 通过snmpwalk确定snmp agent配置是否正确 通过snmpget获取具体的某个oid的数据,记录oid 在zabbix上建立对应的
---- 如果要使用 Zabbix 监控使用 TiDB,需使用 HTTP agent ,主动调用 TiDB 监控接口获取监控数据,然后配置数据预处理:选择使用 Prometheus pattern 或者 TiDB 监控接口 在开始前,需要先了解 TiDB 的监控接口:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v5.1/tidb-monitoring-api 示例: curl http 创建 items item 就是监控项,那我们要监控 TiDB 的哪些指标呢?可以参考官方告警规则,需要告警的监控项一定是最优先的。 创建 master item 参数如下图,红色标记是重点。 可计算 item 文档:https://www.zabbix.com/documentation/5.0/zh/manual/config/items/itemtypes/calculated 基于其它监控项来创建可计算监控项 ---- 文章推荐: 技术分享 | Zabbix 监控 TiDB (一) 技术分享 | show engine innodb status 中 Pages flushed up to 的含义 技术分享
Zabbix监控SSL证书有效期 ? 由于域名较多经常忘记renew,导致证书过期,因此想通过Zabbix的方式监控证书的到期时间,提前告警以便即时renew证书 ? 多个域名可以通过建立多个Item的方式监控,或通过主机宏的方式监控 ? 公众号搜索:张思德 #文章/在线课程列表传送门1【在线课程总结】Zabbix3.4版本新功能实践 2【老张监控技术】Zabbix监控redis3【老张监控技术】Zabbix3.4分区表配置4【老张监控技术 】Zabbix监控docker更多精彩点击查看作家专栏 ?
没明确技术栈偏好,需要引导说明是自研还是采购。预算有限的话推荐scrapy-redis方案,但大规模商业系统还是得走Flink路线。 舆情监控系统通过爬虫实现数据抓取是一个系统工程,需要结合目标定义、技术实现、数据处理和合规管理等多个环节。 以下就是我整理的详细技术实现流程和关键要素:一、明确抓取目标与范围定义监控对象 关键词:品牌名、产品型号、高管姓名、竞品名称、行业术语等(支持布尔逻辑组合)。 二、爬虫技术实现流程HTMLJSON/APIJS动态加载任务调度中心种子URL/API入口爬取策略增量爬取-监控更新全站爬取-历史数据定向爬取-特定页面请求队列代理IP池轮换模拟请求 Headers/Cookies 时间戳监控:优先抓取近期更新页面(利用Last-Modified响应头)。 RSS订阅:对支持Feed的站点直接解析XML更新。
Zabbix Server5.4 我们可以在 Zabbix 官网的“解决方案-数据库”页面中发现 Zabbix 对 TiDB 的监控方案:https://www.zabbix.com/cn/integrations /tidb 监控逻辑: 通过 HTTP agent 方式,Zabbix server 主动调用 TiDB 的监控接口(比如 http://127.0.0.1:10080/metrics)获取监控数据; 如果要在其他版本使用,正确姿势是: 版本不低于4.2(4.0.x 最新版本不支持); 参考 5.4 版本上默认的模板,手工创建监控模板和其中的 item 、trigger 等。 关联模板 给 host 关联 TiDB 监控模板: 默认就有 TiDB by HTTP 、TiDB PD by HTTP 、TiDB TiKV by HTTP 这3个模板,关联到 host 即可(这个 查看监控数据 在 Monitoring-Latest data 页面中查看到有监控数据就说明成功了:
概述 红帽OpenShift 4.6最新版刚出来, 最新的监控技术栈经过了较大的调整并且GA(生产可用)了. 了解 红帽OpenShift 4监控技术栈 概述 默认平台监控级别 OpenShift 4 包括一个预配置、预安装和自我更新的监控技术栈,用于监控核心平台组件。 监控技术栈 OpenShift 4 监控堆栈基于 Prometheus 开源项目及其更广的生态系统。监控堆栈包括以下组件: 默认平台监控组件。 监控技术栈中的所有组件都由技术栈自监控,并在 OpenShift 更新时自动更新。 默认监控目标 除了监控技术栈本身的组件外,默认监控堆栈还监控: CoreDNS Elasticsearch(如果安装了 Logging 组件, 配置了日志监控全套.) etcd Fluentd(如果安装了
苏研 DCOS 今天我们本节介绍DCOS监控模块的技术选型,主要介绍DCOS监控选型等,接下来,请阅读:DCOS之监控技术选型 这一章节我们来比较监控容器的常用工具。 将基于以下标准评估这些工具: 1、难易程度 2、监控指标的详细度 4、告警能力 5、监控目标多样性 6、成本 付费监控 1.1. 1、难易程度 :容易 2、监控指标的详细度:较好 4、告警能力: 较好 5、监控目标多样性:一般 6、成本:付费 开源监控 2.1. 1、难易程度 :容易 2、监控指标的详细度:较好 4、告警能力: 较好 5、监控目标多样性:较好 6、成本:免费 选择 Docker 的监控相比其他的数据库、系统、中间件监控,要复杂一些。 除了监控Docker 以外,DCOS系统还需监控其他组件,如果一个工具在监控 Docker 同时能够监控其他组件,那就更好了,根据以上的对比,选择Prometheus与Cadvisor进行DCOS监控。
AI视频监控技术的核心实现1. 多源数据接入与实时处理(1)多设备兼容:系统支持多种视频输入源,包括固定式摄像头、无人机、手机等,灵活适配车间的不同布局需求。 (2)物体检测与状态监控:通过目标检测算法,系统可实时跟踪设备运行状态、物料堆放情况,以及安全标识的覆盖或丢失等问题。 (3)环境变化感知:引入光照变化与热成像分析模块,在低光或高温环境下提升监控的稳定性和准确性。3. (2)动态警报过滤:引入背景建模与场景分割技术,减少无效警报(如机器重复动作)对监控人员的干扰,提高警报精确度。 技术应用场景分享案例一:设备区域动态监控场景描述:车间中一台高温设备需要持续运行,周边区域不得堆放任何杂物。传统人工巡查效率低且时效性差。技术实现:1.
与任何IT系统一样,为了保证HAWQ集群的高可用和高性能,需要进行一系列监控与维护活动。本篇讨论HAWQ推荐的运维与监控活动。 一、推荐的监控与维护任务 表1至表5是HAWQ向系统管理员推荐定期执行的活动,包括系统与数据库监控、数据与数据库的维护、补丁与升级等,目的是要确认系统的所有组件都可以正常工作。 可以根据自身的服务需求,参考执行频率和严重性级别建议,将其作为实施运维监控的指南。 1. 数据库状态监控活动 表1为推荐的数据库监控活动。 活动 过程 改进措施 列出当前down的段。 本节讨论监控数据库性能与行为的监控方法。可以脚本化这些监控活动,快速检查系统中存在的问题。 监控系统状态 HAWQ管理员必须监控系统事件,尤其是如段宕机或段主机磁盘空间不足等严重问题。下面描述如何监控HAWQ系统的健康状况,并检查HAWQ系统的状态信息。
今天谈下服务链监控和端到端流程监控。 服务链监控实现 SkyWalking监控图 服务链监控基本概念与场景说明 服务链监控APM(Application Performance Management)即应用性能管理,属于IT运维管理(ITOM 业务场景验证和关键技术实现 在这里,我们举一个业务报账单单据提交功能来进行说明和验证。业务人员在报账平台填写报账申请单,填写完成后进行提交,具体涉及到如下操作步骤。 服务链监控最终形成的也是一个完整的服务链监控树。只是这个监控树的形成是通过可视化的服务组合编排工具来实现的而已。 针对不同的跨系统业务监控,都需要针对不同场景设计不同的服务监控模型。 具体参考图如下: 以上即是一个完整的基于Solr和ESB总线结合来实现端到端流程监控的一个技术实现思路。该功能已经在我们自研的ESB服务总线和IPaaS管控治理平台得到实现,并得到很好的展现效果。
系统模块与功能系统采用模块化设计,核心功能包括行为识别、视频监控、人脸识别、危险区域检测、异常事件检测、日志追溯、消息推送,并可选配OCR识别模块用于文字处理。以下是各模块的技术亮点:1. 行为识别与视频监控 - 技术实现:基于深度学习的目标检测与动作识别算法(如YOLO、LSTM),结合高清视频流实时分析儿童行为。 人脸识别 - 技术实现:采用开源人脸识别框架(如DeepFace、FaceNet),通过预训练模型与本地数据库比对身份。 危险区域检测 - 技术实现:结合图像分割技术(如Mask R-CNN)与自定义区域标注,实时监测儿童位置。 - 功能:划定危险区域(如水池、楼梯、未封闭窗户),检测儿童靠近时发出警报。 日志追溯与消息推送 - 技术实现:基于分布式存储与消息队列技术(如Kafka),记录视频与事件日志,定向推送至家长或管理者。
监控天下三分 先帝创业未半而中道崩殂,今监控天下三分。如下图所示,监控的天下被划分为基于 Tracing(调用链)监控、基于Metrics(指标)监控、基于Logging(日志) 的监控。 ? 1. 基于 Tracing 的监控 基于 Tracing 的监控,背后对应的是追踪系统,也有人叫调用链系统,做应用性能监控(APM)这块是必不可少的。 如果你想知道一次服务调用,中间经过了哪些环节? 基于 Metrics 的监控 基于 Metrics 的监控,背后对应的是度量(指标监控)系统。 基于 Logging 的监控 基于 Logging 的监控,说白了也就是日志监控。 如果你也有此同感,不妨了解了解下面的技术轮子。 ?
---- 慢查询监控是 MySQL 运维中非常重要的一项,它可以帮助分析线上数据库性能的抖动或者业务查询响应慢等情况。 pt-query-digest 的方法在采集的时候就已经不是实时了,再加上告警任务是按时间范围进行批次查询所以这套架构下的慢查询监控不能做到实时的监控 下面给大家介绍一下多点数据库实时慢查询监控的实现思路 多点实时慢查询监控整体架构 如上图,我们有一个监听 slowlog 的 agent ,这个 agent 主要是持续的对慢查询 log 文件进行 tail ,将每一个 slowlog 段作为一个 list
为了创建更完整的答案,安全团队必须利用AI技术。 为了确保不必要地发送安全警告,可以通过软件检测方向受限的情况,以监控在虚拟围栏附近行走的各个乘客。如果有人不小心进入仅出口的人行道,但随后迅速反转方向,则不会发送警告。 通过AI技术可以更快地处理潜在的欺诈或危险行为,可以将警务人员部署在真正需要的地方,并且火车站/航站楼等可以成为乘客更安全的地方.
河南有上亿人口,移动用户也至少5000万级了,每天拨打10086电话的居然有几十万人,坐席有上1000人;技术这东西,就怕数据量大并发多,在国外使用的好好的技术,一到国内就被玩趴了;SQLServer2000 从2008年到2011年这三、四年,SQLServer2005技术内幕这套系列丛书差不多看了2、3遍,闲暇之余每天在自己的电脑上通过一个工具去捣鼓数据库存储的秘密,包括各种数据表、数据类型、各种索引、各种行迁移行溢出之类的 SQLServer2005技术内幕-T-SQL查询 SQLServer2005技术内幕-存储引擎 SQLServer2005技术内幕-调整和优化 SQLServer2005技术内幕-T-SQL程序设计