概述 触发器中的表达式使用很灵活,我们可以创建一个复杂的逻辑测试监控,触发器表达式形式如下:   1 {<server>:<key>.<function>(<parameter>)}<operator><constant> {主机:key.函数(参数)}<表达式>常数,具体的例子,请接着往下走,很简单 Functions函数 触发器functions可以引用检索到的值,当前时间或者其他元素.触发器表达式支持的functio

目录 一.实际业务场景 业务问题 解决办法 二.Zabbix触发器和监控项与用户预警设置时间范围配置流程 一.触发器设置时间范围 二.监控项设置时间范围 三.用户报警设置启用时间 一.实际业务场景 业务问题 最近在监控 ActiveMQ 的阻塞消息时,发现每天0点都有预警,然后进行排查,0 点确实是有阻塞消息,这个阻塞消息的存在,是因为 0点系统进行结算,会产生大量的消息,并且有一些结算任务,导致消息会有阻塞.但是这个阻塞是正常的,我不想进行预警,那么有以下方法可以禁止这个预警: 设置监控时间

zabbix触发器表达式 触发器使用逻辑表达式来评估通过item获取的数据是处于哪种状态, 触发器中的表达式使用很灵活,我们可以创建一个复杂的逻辑测试监控,触发器表达式形式如下: {<server>:<key>.<function>(<parameter>)}<operator><constant> {主机:key.函数(参数)}常数 Functions函数 触发器functions完整链接: Function参数 FUNCTION

Zabbix触发器的语法如下: {<server>:<key>.<function>(<parameter>)}<operator><constant> 用Template App Zabbix Agent模板中的主机ping监控的触发器来进行说明: {Template App Zabbix Agent:agent.ping.nodata(5m)}=1 <server> Template App Zabbix Agent

概述:       触发器中的表达式使用很灵活,我们可以创建一个复杂的逻辑测试监控,触发器表达式形式如下: {<server>:<key>.<function>(<parameter>)}<operator><constant>        {主机:key.函数(参数)}<表达式>常数 Functions函数:触发器functions可以引用检索到的值,当前时间或者其他元素.触发器表达式支持的function完整列表请点

获取最新值last zabbix触发器方法last用于获取item最新值或者第几个值以及某个时间的哪一个值. Last (most recent) T value is > N Last (most recent) T value is < N Last (most recent) T value is = N Last (most recent) T value is NOT N 触发器方法last - 语法 last (sec|#num,<time_shift>) sec:暂时

触发器依赖 Zabbix - Router1 - Router2 – Host 如果router1宕机了,那么router2和host都不能连上,这样的话就会发router1.router2和host的宕机短信,但是既然他们是依赖关系,我只想收到router1的短信. 那么就定义了他们的关系如下: 'Host is down' trigger depends on 'Router2 is down' trigger'Router2 is down' trigger depends on 'Rou

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

在几年前的时候在做修图APP算法的时候, 曾经一度想过对3D Lut 预设数据进行压缩, 主要用于提升用户体验. 关于3d lut算法开源的资源也挺多的,就不多做科普了. 有兴趣的朋友,可以去查阅下ffmepg项目相关实现代码. 最早接触3d lut算法是2014年逆向 VSCO Cam 胶片算法的时候, 当然一开始我也不知道它的算法是3d lut, 是反反复复编写各个版本,算法优化, 直到有一天我突然想起一个常量特别奇怪, 后来有一段时间在看3d lut算法资料的时候,觉得算法特别熟悉. 后来

--excel数据在sql中查询展示出来 SELECT * FROM (SELECT '101001' as code ,'上海宝山站' as name union allSELECT '102083' as code ,'鲜驿站紫桂花园店' as name union allSELECT '102170' as code ,'杭州上城凤山店站送货' as name union allSELECT 'C046' as code ,'上海太阳山前置仓' as name union allSELEC

测试结果 序列化数据对比 bytes字节数对比 具体的数字:   protobuf jackson xstream Serializable hessian2 hessian2压缩 hessian1 序列化(单位ns) 1154 5421  92406  10189 26794 100766 29027 反序列化(单位ns) 1334 8743  117329  64027 37871 188432 37596 bytes 97 311  664  824 374 283 495 protobu

2016年8月17日 一.目的 通过触发器实现数据同步二.思路 1.在数据库需要同步的源表中建立一个insert触发器,当有新数据插入时,会自动将新插入数据的主键记录到临时表temp中.(当然也可以记录多个字段) 2.比较临时表temp和源表中的数据,匹配两个表中的主键值是否一致(也可以匹配多个字段),将符合条件的源表数据筛选出来,同步到目标表. 3.当同步完数据之后,清空temp表中的数据,进行下一轮同步.三.优缺点 1.优点 避免对相同数据的扫描,减少同步时间. 2.缺点 只在本地测试,未能

概述 zabbix触发器可以设置依赖性,例如我配置了两个触发器,一个触发器定义www.ttlsa.com这个HOST是否在运行中,另一个是www.ttlsa.com的网络是否通畅. 假如网络出现故障,但是ttlsa服务器并未出现故障,我们依旧会收到这两个触发器给到的故障通知.现在的问题很明显,HOST是正常的,肯定不希望收到他的故障信息,因为它正常工作.所以在配置HOST触发器时,我们需要增加依赖关系,依赖网络是否畅通这个触发器.一旦网络出现故障,将不会出发HOST故障的通知.单个触发器可以依赖

IFC构件位置数据与revit模型中对应构件位置数据对比

今天导入Excel数据时,发现很多浮点数据被自动四舍五入只保留了三位,原来是jxl里对getContents()进行了封装,对数值型数据作了该处理.一般我们会对读取excel的一整套流程作为工具类,那么在读取单元格数据时,应该将数据分成三类(一般情况):日期,数值,普通字符串.最后统一转换成字符串类型. 如果是日期类型,可以使用DateCell对象提供的方法: SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Cell

前面随笔给出了NNIE开发的基本知识,下面几篇随笔将着重于Mobilefacenet NNIE开发,实现mobilefacenet.wk的chip版本,并在Hi3559AV100上实现mobilefacenet网络功能,外接USB摄像头通过MPP平台输出至VO HDMI显示结果.下文是Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程,目前实现PC端对mob

前面随笔讲了关于NNIE的整个开发流程,并给出了Hi3559AV100 NNIE开发(5)mobilefacenet.wk仿真成功量化及与CNN_convert_bin_and_print_featuremap.py输出中间层数据对比过程:https://www.cnblogs.com/iFrank/p/14528882.html,下文是Hi3559AV100 NNIE开发(7) Ruyistudio 输出mobileface_func.wk与板载运行mobileface_chip.wk输出中间

摘要:数据迁移过程中,如何保证数据不丢失,确保数据的一致性? 本文分享自华为云社区<[云图说]第226期 DRS数据对比--带您随时观测数据一致性>,作者:阅识风云 . 数据迁移过程中,如何保证数据不丢失,确保数据的一致性?DRS除了提供网络中断自动重试.任务断点续传等各种技术保障以外,还额外提供了数据对比功能,方便客户通过创建对比任务,直观和清晰的观察源数据库和目标数据库之间是否存在差异. 数据复制服务DRS介绍页入口,详情请点击链接 数据复制服务DRS数据对比功能入口,详情请点击链接 点击

前面我们详细介绍了Zabbix与乐维监控的架构与性能.Agent管理.自动发现.权限管理.对象管理.告警管理.可视化.图形图表及网络功能方面的对比分析,接下来我们将对二者其他功能进行对比分析. 本篇是Zabbix与乐维监控对比分析专题系列文章的第八篇,也是最后一篇,包括二者知识库.CMDB系统集成与ITSM系统集成等功能的对比分析. 一. 知识库 1. Zabbix知识库 Zabbix产生告警时无法记录问题,无法保留完整的问题处理方案所需要的文档资料.图片和相关问题库等. 2. 乐维监控-可持续

JVM 监控工具有很多,像命令 jstat,jmap,jstack,jinfo 可以根据不同需求查看不同的系统信息,还有图像化界面 jconsole,都是很方便的工具.这些可以参考 JAVA自带监控工具的介绍. 但是现代监控工具都是集成的,上可监控服务器性能,下可监控个组件运行情况,不用每次查询都在命令行敲啊敲的,图像化实时展示数据,本文就个人实际操作经验来谈谈现代集成监控工具 Zabbix 和 Cloud Insight 实现监控 Tomcat 的体验. Zabbix 监控 Tomcat 最开

函数介绍 abschange 参数:忽略 支持类型:float,int,str,text,log 作用:返回最近获得的值与之前获得值差的绝对值,对于字符串类型:0表示相等,1表示不同 avg 参数:秒或#num 支持类型:float,int 作用:返回一段时间的平均值 举例: avg(5):最后5秒的平均值 avg(#5):表示最近5次得到值的平均值 avg(3600,86400):表示一天前的一个小时的平均值 如果仅有一个参数,表示指定时间的平均值,从现在开始算起,如果有第二个参数,表示漂移,