本篇主要讲利用BOA服务器做室内监控系统的服务器端. 古人云:万事开头靠百度,实在不行就Google.小编也是一步一步的,亲自搭建成功,不能说是万全之策,仅仅是给大家一个参考就满足了. 第一步: 1. 下载软件 地址为:www.boa.org 最新版本是boa-0.94.13.tar.gz 2. 用FileZilla上传压缩包到树莓派的/home/pi/目下 3. 解压缩源代码 tar xvf boa-.tar.gz 第二步:配置BOA cd src ./configure 第三步:修改源代码

▶ 概述 Elastic APM 是基于 Elastic Stack 构建的应用性能监控系统.通过 Elastic APM 可以监控应用程序,收集有关请求的响应时间.数据库查询.高速缓存调用.外部 HTTP 请求等的详细性能信息,这样可以更快地查明并修复性能问题. Elastic APM 还会自动收集未处理的错误和异常,错误主要基于堆栈跟踪进行分组,因此可以识别出现的新错误,并密切关注特定错误发生的次数. ▶ APM 组件 Elastic APM 包含四个组件: APM agent APM ag

前言:Windows IoT 是微软为嵌入式开发板设计的一种物联网操作系统,运行Windows UWP(C# 开发),可以设计出丰富的交互界面,驱动GPIO,连接一些传感器做有意思的事,本文详细介绍如何使用它搭建一个环境监控系统,并将数据上传到Microsoft Flow云服务器. 工具:一台Windows 10电脑,树莓派3B/3B+,(8GB(以上)容量SD卡,读卡器. 传感器:DHT11温湿度传感器.BMP180气压计.BH1750FVI光强传感器.MQ-2烟雾传感器.蜂鸣器.若干杜邦线.

摘要 近年来,Web技术发展迅速.尤其是网络浏览器增强了其功能因为JavaScript,CSS3和HTML5的改进.因此,功能越来越丰富的基于Web的软件解决方案功能范围可用.通过使用响应式网页设计(RWD),一种无需调整大小即可显示内容的技术在不同的屏幕上,开发人员可以轻而易举地支持各种设备.为了能够监视生产系统的当前状态,许多不同传感器,机器和需要生产数据.将带有传感器的微控制器与嵌入式传感器相结合,可实现一种高效的方法与Web服务进行通信.由于半导体技术价格的强劲下跌,公司得以建立具有这些

Opserver是Stack Exchange下的一个开源监控系统,系统本身由C#语言开发的ASP.NET(MVC)应用程序,无需任何复杂的应用配置,入门很快.下载地址:https://github.com/opserver/Opserver.据说,国内腾讯公司内部也有使用.接下来就着重给大家介绍下Opserver的安装配置过程. 首先,解压下载的项目文件,启动VS,项目结构如下: 其次,打开解决方案下的Config文件夹,我们可以看到很多以example为扩展名的文件,这些就是Opserver

想打造 New Relic 那样漂亮的实时监控系统我们只需要 InfluxDB/collectd/Grafana 这三个工具,这三个工具的关系是这样的: 采集数据(collectd)-> 存储数据(InfluxDB) -> 显示数据(Grafana). InfluxDB 是 Go 语言开发的一个开源分布式时序数据库,非常适合存储指标.事件.分析等数据,看版本号(v0.8.8)就知道这个项目还很年轻: collectd 就不用介绍了吧,C 语言写的一个系统性能采集工具: Grafana 是纯 J

之前部署了Zabbix-3.0.3监控系统,在安装数据库时已经将zabbix库设置了utf-8字符. 首先确定zabbix开启了中文支持功能:登录到zabbix服务器的数据目录下(前面部署的zabbix数据目录是/data/www/zabbix),打开 locales.inc.php文件[root@Zabbix-server include]# pwd/data/www/zabbix/include[root@Zabbix-server include]# vim locales.inc.php

评注: 开源的分布式监控系统 转:http://www.infoq.com/cn/articles/distributed-real-time-monitoring-and-control-system?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 2011年底,我加入大众点评网,出于很偶然的机会,决定开发CAT,为各个业务线打造分布式实时监控系统,C

目录 系统描述. 开发环境. 开始之前. 安装influxdb数据库. 安装collectd 安装Grafana FAQ       influxdb的web界面没反应.   系统描述 想打造 New Relic 那样漂亮的实时监控系统我们只需要 InfluxDB/collectd/Grafana 这三个工具,这三个工具的关系是这样的: 采集数据(collectd)-> 存储数据(InfluxDB) -> 显示数据(Grafana). InfluxDB 是用Go 语言开发的一个开源分布式时序数

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

CentOS 6.5安装部署Zabbix监控系统 先说一点废话,我没有用centos7做实验,讲真,centos 7我也不常用,喜欢新版本的同学其实可以尝试下,注意一点的就是centos 6.5只支持到php5.3.3版本,不支持以上版本,当然,你要是编译安装的话也是可以的,反正centos 6.5和centos 7 部署的过程没差多少,喜欢用哪个系统,个人喜好而已. 本文实验环境信息: zabbix_server(服务端): 10.0.10.120 CentOS 6.5-x86_64最小化 z

2017年10月16日: 使用中发现kapacitor的ui过于简单,不能满足实际工作需要,现已切换到grafana --------- 两个月前试用了基于 elasticsearch + xpack (watch) 的监控系统,发现了一个问题:elasticsearch 作为时序数据库使用时性能较差,在我目前的硬件配置下(es 主机内存 8G),使用 grafana 展示两个月以上的数据时,在读取数据的过程中出现明显卡顿,es 的资源占用率几乎到100%.因此,我又试用了 基于 influxd

  今天准备开始研究研究当前非常流行的Grafana+Influxdb监控系统,两者都是非常轻量级的应用但是功能却异常强大,可以说Grafana在作图显示方面真的毫不逊色与Cacti. 组件介绍 cAdvisor   开源软件cAdvisor(Container Advisor)是用于监控容器运行状态的利器之一,该项目主页为https://github.com/google/cadvisor,它被用于多个与docker相关的开源项目中.实际上在Kubernetes系统中,cAdvisor已经被默

1.概述 最近有同学留言反馈了使用Kafka监控工具Kafka Eagle的一些问题,这里笔者特意整理了这些问题.并且希望通过这篇博客来解答这些同学的在使用Kafka Eagle的时候遇到的一些困惑,同时也给出一些定位分析Kafka Eagle异常的时的解决办法. 2.内容 2.1 背景 在使用Kafka Eagle监控系统之前,笔者简单的介绍一下这款工具的用途.Kafka Eagle监控系统是一款用来监控Kafka集群的工具,目前更新的版本是v1.2.3,支持管理多个Kafka集群.管理Kaf

Nagios 监控系统架设全攻略 简介: Nagios 全名为(Nagios Ain’t Goona Insist on Saintood),最初项目名字是 NetSaint.它是一款免费的开源 IT 基础设施监控系统,其功能强大,灵活性强,能有效监控 Windows .Linux.VMware 和 Unix 主机状态,交换机.路由器等网络设置等.一旦主机或服务状态出现异常时,会发出邮件或短信报警第一时间通知 IT 运营人员,在状态恢复后发出正常的邮件或短信通知.Nagios 结构简单,可维护性

项目背景 本项目为车联网监控系统,系统由车载硬件设备.云服务端构成.车载硬件设备会定时采集车辆的各种状态信息,并通过移动网络上传到服务器端.服务器端接收到硬件设备发送的数据首先需要将数据进行解析,校验,随后会将该消息转发到国家汽车监测平台和地方汽车监测平台,最后将解析后的明文数据和原始报文数据存储到系统中.车辆的数据和其他数据需要通过web页面或rest API接口进行查询访问.要求半年内的数据查询响应时间在毫秒级别内,超过半年的数据需要放到更加低成本的介质上,查询延迟在3s以内,这些数据的查询

 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

1. 概述2. 登陆2.1 登陆账号密码2.1 设置中文语言环境3. 创建用户3.1 用户创建入口3.2 添加用户信息3.3 用户报警媒介3.4 用户权限4. 创建监控主机4.1 添加一台监控主机4.2 添加监控主机信息5. 创建监控项5.1 主机添加监控项5.2 填写监控项信息5.2 观察监控项数据6. 配置触发器6.1 找到触发器配置入口6.2 配置触发器表达式6.3 观察触发器出发结果7. 配置报警7.1 配置报警方式和信息7.2 配置邮件发送客户端7.3 配置动作7.3.1 配置动作名称

1. 概述1.1 基础环境2. 部署过程2.1 创建用户组2.2 下载源码解压编译安装2.2.1 下载源码解压2.2.2 YUM安装依赖环境2.2.3 编译安装最新版curl2.2.4 更新GNU构建工具2.2.5 YUM安装MySQL2.2.5 配置编译安装2.3 部署监控前端站点环境2.3.1 部署Web服务器2.3.2 部署DB数据库服务器2.3.3 部署PHP环境2.3.4 配置zabbix部分3. 环境共享3.1 安装NFS环境3.2 配置NFS共享目录3.3 启动NFS服务3.4 n

一.Open-Falcon介绍 1.监控系统,可以从运营级别(基本配置即可),以及应用级别(二次开发,通过端口进行日志上报),对服务器.操作系统.中间件.应用进行全面的监控,及报警,对我们的系统正常运行的作用非常重要. 2.基础监控 CPU.Load.内存.磁盘.IO.网络相关.内核参数.ss 统计输出.端口采集.核心服务的进程存活信息采集.关键业务进程资源消耗.NTP offset采集.DNS解析采集,这些指标,都是open-falcon的agent组件直接支持的. Linux运维基础采集项: