S7-200与SMART 200之间进行数据通讯与监控 准备物品:S7-200PLC.SMART200.SCANET模块*2.交换机*1.网线若干. (连接示意图一) 1.在STEP7-MircoWin中编一个自加的程序: 2.通过SCANET PRO可以检测到两个模块的地址: 3.在SCANET PRO里面建一个客户机,并新建一个命令(文中S7-200为远程,SMART为本地.数据区为VW0~VW100===>VW100~VW200): 4.在SMART中找一下对应的CPU: 5.在SMART

博图软件支持西门子1500CPU,但是在step7中不支持. 关于博图与wincc的安装顺序,在很多人觉得是没有安装顺序的,最好的安装顺序是: 先安装wincc,再安装博图 细节问题: 在安装博图时,由于博图软件支持触摸屏wincc,所以在安装博图时,会有数据库的安装 博图数据库会与wincc数据库出现冲突问题 若是先安装博图,后续安装wincc,wincc的数据库SQL安装会报错 解决办法: 重装系统,先安装wincc,再安装博图

西门子博图软件,不但体积庞大,功能也很复杂,与经典的Step7相比,如果不是经常使用,一般都会有一种很难使用的感觉. 而且相比原来的Step7操作有点不太一样.这里简单的说一下硬件目录的更新. 有两种方式可以安装,手动安装和自动安装. 手动安装可以通过如下的菜单操作来实现: 图1: 支持包安装菜单 图2: 支持包安装对话框 手动的方式需要在本地计算机上已经下载了,支持包文件:   xxx.isp14 或者对应版本的isp, 14代表TIA V14,以此类推.具体操作看对话框就明白了. 第二种方式

作为一款开源的 Redis 图形化监控工具,RedisLive 提供对 Redis 实例的内存使用情况,接收的客户端命令,接收的请求数量以及键进行监控.RedisLive 的工作原理基于 Redis 的 INFO 和 MONITOR 命令,通过向 Redis 实例发送 INFO 和 MONITOR 命令来获取 Redis 实例当前的运行数据. RedisLive 提供的图形化展示界面如下图所示: 安装 RedisLive 使用 Python 实现,使用 Tornado 作为自己的 Web 服务器

一款开源的 Redis 图形化监控工具,界面如图所示 安装 首先安装python2 一般情况下系统自带 然后安装pip2 https://www.cnblogs.com/sea-stream/p/10391604.html 开始安装RedisLive的依赖项.先装好python中的web服务器tornado pip2 install tornado 再安装redis的python版SDK pip2 install redis 最后安装一个时间工具 pip2 install python-date

Speedometer是一个带宽控制台和对数带宽显示的文件下载进度监控,以及一个简单的命令行界面.其目的是测量和显示网络连接或数据存储在文件中的数据率. Speedometer 2.8该版本增加了一个线性刻度选项,更新了加权移动平均线,并有更多的显示选项,包括比特/第二和可定制的最小和最大显示值. 安装和使用speedometer版本2.6 1.查看python版本 2.wget http://excess.org/speedometer/speedometer.py http://excess

程序说明:本套程序是在从事自动化行业时候的做的项目的程序,经过在设备上运行测试,其中包含20多个轴的伺服控制以及模拟量,数字量IO的控制,包括扫描枪的读取,属于大型程序,总步数有好几万步. 本程序注释齐全,当时写那么多注释也是为了方便调试. 1.程序块目录预览: 2.主程序预览 3.轴复位块程序预览 4.HMI的DB块预览 5.FB块轴点动程序预览 6.FC块模拟量程序预览 7.PLC变量表预览 8.轴的PLC数据类型 9.手动程序块变量注释 10.设备和网络 11.拓扑视图 12.网络视图 需

# yum install monitorix # service monitorix starthttp://host:8080/monitorix/

步骤1,在Swarm集群中创建一个新的覆盖网络:$ docker network create --driver overlay --attachable portainer_agent_network 步骤2,将代理部署为集群中的全局服务:$ docker service create \ --name portainer_agent \ --network portainer_agent_network \ -e AGENT_CLUSTER_ADDR=tasks.portainer_agen

前面有一篇文章说过西门子的软件安装的时候太麻烦,很容易出现错误. 但是有些错误在安装的时候却没有关系,例如下面的错误. 如上图所示,安装已经到最后一步,总结前面的修改系统组态已经打勾(✔) ,而且提示的是授权没有传送. 这是我们没有传送授权的报警, 就是告知没有授权的报警,其实软件已经安装成功. 处理: 直接点击 重新启动  即可. --------------------------------------------------------------分割线-----------------

1.Linux监控概述       Linux服务器要保证系统的高可用性,需要实时了解到服务器的硬件.操作系统.应用服务等的运行状况,各项性能指标是否正常,需要使用各种LINUX命令.做到自动化运维就需要,将上述各项监控指标在同一个软件中展显出来,图形化监控,消息报警机制,日志检看,资产管理等等 2.Linux监控的对象 2.1 硬件监控 (1)服务器:如电源,风扇,磁盘,CPU等,可以使用IPMI监控,在LINUX下安装IPMITOOL 不同的服务器厂商都在服务器上配有远程控制卡BMC: 如D

零.引言 我们对被测应用进行性能测试时,除了关注吞吐量.响应时间等应用自身的表现外,对应用运行所涉及的服务器资源的使用情况,也是非常重要的方面,通过 实时监控,可以准确的把握不同测试场景下服务器资源消耗情况的变化,对于应用性能分析有着重要的作用,同时也是调整测试场景设计的重要依据.对于使用 JMeter执行性能测试的朋友,可能大都知道jmeter-plugins中就有用于服务器资源监控的插件PerfMon Metrics Collector,同时也有不少同学会选择类似nmon的独立监控方案. 之

      零.引言 我们对被测应用进行性能测试时,除了关注吞吐量.响应时间等应用自身的表现外,对应用运行所涉及的服务器资源的使用情况,也是非常重要的方面,通过实时监控,可以准确的把握不同测试场景下服务器资源消耗情况的变化,对于应用性能分析有着重要的作用,同时也是调整测试场景设计的重要依据.对于使用JMeter执行性能测试的朋友,可能大都知道jmeter-plugins中就有用于服务器资源监控的插件PerfMon Metrics Collector,同时也有不少同学会选择类似nmon的独立监控方

在上两篇文章中讲了,服务提供者 Eureka + 服务消费者 Feign,服务提供者 Eureka + 服务消费者(rest + Ribbon),本篇文章结合,上两篇文章中代码进行修改加入 断路器监控(Hystrix Dashboard) 在微服务架构中,根据业务来拆分成一个个的服务,服务与服务之间可以相互调用(RPC),在Spring Cloud可以用RestTemplate+Ribbon和Feign来调用.为了保证其高可用,单个服务通常会集群部署.由于网络原因或者自身的原因,服务并不能保证1

零.引言 我们对被测应用进行性能测试时,除了关注吞吐量.响应时间等应用自身的表现外,对应用运行所涉及的服务器资源的使用情况,也是非常重要的方面,通过实时监控,可以准确的把握不同测试场景下服务器资源消耗情况的变化,对于应用性能分析有着重要的作用,同时也是调整测试场景设计的重要依据.对于使用JMeter执行性能测试的朋友,可能大都知道jmeter-plugins中就有用于服务器资源监控的插件PerfMon Metrics Collector,同时也有不少同学会选择类似nmon的独立监控方案. 之所以

因为项目需要,要求实现类似力导图效果的图,我就瞄上了echarts. 注意事项1:由于我的项目要部署到内网,所以js文件要在本地,网上大多力导图都是echarts2的,而其又依赖zrender基础库,下载的echarts2是2.2.7版本,但是去zrender官网下载的2.1版本,用起来说版本最低要求2.1.1,下载最新又提示缺少文件,引用网页js反而没事儿,于是只能选择echarts3了. 注意事项2:echarts2到echarts3有许多改动的地方,首先echarts3没有force了,而

Informix 数据库系统字典表简介 Informix 数据库服务器运行时的状态信息是数据库管理员 DBA 进行系统监控和优化的必需信息来源.Informix 的状态信息在内部以 2 种方式存在,如图 1 所示,一部分是存在于 Informix 运行的共享内存中,这部分信息在数据库关闭后,其信息将自动消失,只是一个内存信息,我们称为内存表,如:sysbufpool,sysvpprof,sysprofile 等.另外一部分是以 Informix 物理字典表的方式存储,如:systables,sy

一.ZooKeeper简介 ZooKeeper作为分布式系统中重要的组件,目前在业界使用越来越广泛,ZooKeeper的使用场景非常多,以下是几种典型的应用场景: l  数据发布与订阅(配置中心) l  负载均衡 l  命名服务(Naming Service) l  分布式通知/协调 l  集群管理与Master选举 l  分布式锁 zk环境搭建 这里不详细说明,提供详细blog说明. Zookeeper集群搭建:http://www.cnblogs.com/linuxbug/p/4840137

说明:这篇文章来翻译来自于Javapapers 的Java Garbage Collection Monitoring and Analysi 在这个系列的Java垃圾回收教程中,我们将看到可用于垃圾回收监控和分析的工具.然后使用一个工具去监控用于举例的java程序的垃圾回收过程.如果你是一个新人,你最好通读这个系列的教程.你可以从Java垃圾回收的介绍开始. Java垃圾回收监控和分析的工具 下面是几个可用的工具.它们每一个都有自己的优势和劣势.通过选择合适的工具和使用有组织的方式来分析我们可

Hystrix-dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具,通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据.但是只使用Hystrix Dashboard的话, 你只能看到单个应用内的服务信息, 这明显不够. 我们需要一个工具能让我们汇总系统内多个服务的数据并显示到Hystrix Dashboard上, 这个工具就是Turbine. Hystrix Dashboard 我们在熔断示例项目spring-c

1. 简介 在上一篇介绍<Java GC - 垃圾回收机制>, 本文将介绍如何监控 Javc GC 行为,同时涉及一些GUI工具的使用(虽然有些已经很老并不再更新),监控GC在于判断JVM是否在良好高效地工作并且是否需要投入性能调优(主要包括应用程序优化与JVM参数优化),关注的数据大概有: 1. Mirror GC频率.持续时间以及回收内存量. 2. Major GC频率.持续时间.回收内存量以及 stop-the-world 耗时. 3. Heap 对象分配(导出.hprof文件分析,通常